GSolver软件阐发书，Gsolver光栅方案是一款渺小的光栅结构方案软件，软件具备直不雅的可视化界面，可方案种种光栅结构剖面，如：方波全息光栅，闪灼光栅，正弦、梯形、三角形、三点折线式及另外许多结构光栅等。
它具备残缺的三维矢量代码，仿真盘算精度高，资料残缺，另有全成果的演示版下载试用，可满足您的种种方案申请。

：为改善遗传算法部份寻优精度较差的固有缺陷，提出一种基于遗传算法一方式搜查法的无人机路途方案算法。
付与约莫的一维编码展现路途，结构了路途最优化的目的函数暖以及应度函数。
先用遗传算法全局搜查．患上到全局类似最优路途，在此底子上使用部份寻优精度好的方式搜查法，患上到精度更好的路途。
仿真下场评释所提的遗传算法一方式搜查法改善了繁多遗传算法部份寻优精度较差的缺陷，普及了路途方案的精度。

能够天生正弦波，锯齿波，三角波，方波，且可削减随机噪声（基于adc噪声）。
付与TIM+DMA+DAC方式输入，频率精度可调。

通过实验仿真分析得出:（1）趋势项信号可以影响预测的精度，设置最优的频谱阈值去除趋势项能够使得预测误差减少5%；
（2）压缩后的路网预测运转时间明显减少，节约时间90%；
（3）本文提出的预测模型在预测精度上优于其他预测模型，预测误差比SVR模型减少8%，路网中各个路段的平均预测精度可以达到92%

STM32F407VET.基于DDS用内置DAC实现多种波形（正弦方波三角波锯齿波）输出，支持频率可调（范围1HZ-5MHZ在5MHz下精度大约100khz左右）有自定义波形功能

C语言实现window（linux）平台的SNTP，本程序功能主要是实现电脑（或者设备）时间同步。
摘录部分代码：　　unsignedcharliVnMode;/*LeapSecond(2bits:0),VersionNumber(3bits:3),Mode(3bits:Client=3,Server=4)*/　　unsignedcharstratum;/*时间层级（0-15）*/　　unsignedcharpoll;/*表示连续信息间的最大间隔，8bits，以2的x次幂秒的方式表示。
实际填0即可*/　　unsignedcharprecision;/*时间精度，以2的负x次幂秒表示，8bits。
服务器返回时会填写实际精度*/　　unsignedlongrootDelay;/*到主参考时间源的往返总延迟。
32bits固定小数点数，小数点在bit15和bit16之间*/　　unsignedlongrootDispersion;/*相对于主参考时间源的正常离差。
32bits固定小数点数，小数点在bit15和bit16之间*/　　charreferenceID[4];/*用于识别特殊的参考源*/　　NTP_TIME_FMTreferenceTimestamp;/*本地时中最后一次设置或修正时的时间，64bits，timestamp格式*/　　NTP_TIME_FMToriginateTimestamp;/*客户端发送请求的时间*/　　NTP_TIME_FMTreceiveTimestamp;/*服务器接收到请求的时间*/　　NTP_TIME_FMTtransmitTimestamp;/*服务器发送响应的时间*/

图像分割是图像分析中最关键的任务之一。
阈值确定无疑是最受欢迎的细分方法之一。
在阈值方法中，最小交叉熵阈值（MCET）由于其简单性和阈值的测量精度而被广泛采用。
虽然在二级阈值化的情况下MCET是有效的，但是当涉及多级阈值以穷举搜索多个阈值时，MCET会遇到昂贵的计算。
提出了一种基于遗传算法的改进方案，用于多级MCET中固定阈值的选择。
该方案使用递归编程技术来降低多层MCET中目标函数的计算复杂性。
然后，提出了一种遗传算法来搜索几个接近最优的多级阈值。
根据经验，通过穷举搜索，我们的方案获得的多个阈值与最佳阈值非常接近。
在各种图像上对该方法进行了评价，实验结果表明了该方法在真实图像上的有效性和可行性。

三角自卷积窗的高精度电能计量算法三角自卷积窗的高精度电能计量算法

本段代码针对单基地MIMO雷达的经典MUSIC算法做了详细仿真，并且运用了虚拟阵元的生成方法进步了算法的角度测量精度

基于提高红外图像行人检测准确率的目的，提出了一种基于多特征的红外行人检测算法。
首先提取训练样本的梯度方向直方图特征和强度自类似性特征，利用二者相结合得到联合特征训练支持向量机（SVM），之后利用滑动窗口法対整幅红外图像进行遍历，用训练好的SVM进行分类检测。
在LSIFarInfraredPedestrianDataset数据库上实验证明，基于多特征的检测方法相较于单一特征的方法提高了红外行人检测的精度，降低了误检率和漏检率。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。