非线性规划(全局/局部最优化)的C/C++代码。
希望对大家有帮助

2D激光雷达局部地图构建和机器人定位，可以直接执行，亲测可行

《WindowsPE权威指南》[1]内容全面，详尽地剖析了WindowsPE文件格式的原理及其编程技术，涉及安全领域的各个方面和Windows系统的进程管理和底层机制：实战性强，以案例驱动的方式讲解了WindowsPE文件格式在加密与解密、软件汉化、逆向工程、反病毒等安全领域的应用，不仅每个知识点都配有小案例，而且还有多个完整的商业案例。
全书共分为三大部分：第一部分简单介绍了学习《WindowsPE权威指南》需要搭建的工作环境和必须具备的工具，深入分析了。
PE文件头、导入表、导出表、重定位表、资源表、延迟导入表、线程局部存储、加载配置信息等核心技术的概念、原理及其编程方法，有针对性地讲解了程序设计中的重定位、程序堆栈、动态加载等；
第二部分讨论了PE头部的变形技术及静态附加补丁的技术，其中静态附加补丁技术重点讲解了如何在空闲空间、间隙、新节、最后一节四种情况下打补丁和进行编码的方法；
第三部分精心编写了多个大型而完整的PE应用案例，以PE补丁作为重要手段，通过对目标PE文件实施不同的补丁内容来实现不同的应用，详细展示了EXE捆绑器、软件安装自动化、EXE加锁器、EXE加密、PE病毒提示器以及PE解毒的实现过程和方法。
《WindowsPE权威指南》不仅适合想深入理解Windows系统进程管理和运作机制的读者，而且还适合从事加密与解密、软件汉化、逆向工程、反病毒工作的安全工作者。
此外，它还适合想全面了解WindowsPE文件结构和对程序字节码感兴趣的读者。

动机：利用图像I的局部信息去滤波图像q。
目标：使得图像q保持图像I所具有的局部信息。
本质：将空域滤波模型推广到基于图像信息的滤波。
作者背景：PublicationCVPR3ECCV1TPAMI1

MATLAB实现Harris角点检测与图像配准，并通过局部特征向量的构造，又进行了粗筛选和细筛选

提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。
利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。
对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和​​颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。

用于图像去噪的2D非局部稀疏表示

运用地统计学进行空间分析基本包括以下几个步骤，即数据探索性分析，空间连续性的量化模型，未知点属性值的估计，对未知点局部及空间整体不确定性的预测。

泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.

任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。
以压制敌方防空火力任务为背景，考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素，建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型，并提出并行遗传粒子群优化算法（GAPSO）求解任务规划问题。
通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性，并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法，证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且避免陷入局部最优。

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。