实验要求描述：1、给定场景，给定WSN的节点数目，节点随机分布，能按照LEACH的引见，实现（每一轮）对WSN的分簇。
请记录前k轮（eg.k=10）/绘制第k轮时，网络的分簇情况，即每个节点的角色（簇头or簇成员）及其关系，如是簇成员，标记其所属的簇头2.Note要求：    节点数目不宜过小；
每轮只完成分簇，不考虑通信过程；
每轮可以以定时器确定，也可以以完成当轮分簇为准；
簇成员在寻找簇头时，以距离作为接收信号强弱的判断依据；
当选为簇头的节点将，以后几轮的分簇中将，不再成为簇头，这个约束条件，在仿真中应能体现。

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网络的互连设备有哪些？分别有什么作用和工作在什么层次？提示：中继器，工作在物理层，功能是对接收信号进行再生和发送，从而增加信号传输的距离。
集线器是一种特殊的中继器，可作为多个网段的转接设备。
网桥工作于数据链路层，不但能扩展网络的距离或范围，而且可提高网络的功能、可靠性和安全性。
路由器工作于网络层，用于连接多个逻辑上分开的网络。
桥路器是一种结合桥接器（bridge）和路由器（router）两者功能的设备，它控制从一个网络组件到另一个网络组件（此时充当桥接器）和从网络到因特网（此时充当路由器）的传输。
网关又叫协议转换器，工作于网络层之上，可以支持不同协议之间的转换，实现不同协议网络之间的互连。
主要用于不同体系结构的网络或者局域网与主机系统的连接。

c++同时控制三个步进电机，能实现速度控制，挪动距离控制，轨迹控制

一种基于CNN模型多元时间序列分类结构，佘强，李静林，多元时间序列分类问题是时间序列挖掘领域中的重要问题，目前的常规做法是使用基于欧氏距离或DTW距离的K近邻分类模型，或基于统计

使用openmv识别红绿蓝物块颜色，黑色和白色也有简易识别。
并且可以计算出颜色物块的距离。
配置uart窗口输入物块颜色代码和距离。

设计采用的是315MHz稳频无线电遥控组件及其它的外围元件，组装的遥控开关。
通过单片机可以对十路220V以上的各种电器进行控制。
控制距离为50米左右。
发射电路扫描键盘的键位，由单片机发出相应的控制信号，送到PT2262的数据输入端。
由PT2262编码并调制在315MHZ载波上，经过一级高频放大后由天线发射出去。
再由接收板接收信号，经过两级放高频放大后，由检波电路解调出调制信号，数字信号经过双运算集成放大块LM358两级高增益放大后送入PT2272进行解码，输出端送给单片机，单片机根据动作信号分别去控制相使用电器的控制继电器。
完成对用电器的控制

学校超市选址问题（带权有向图的中心点。
实际为距离*权值相等）1．设计内容：对于某一学校超市，其他各单位到其的距离不同，同时各单位人员去超市的频度也不同。
请为超市选址，要求实现总体最优。
2．设计要求：（1）设计该问题的核心算法；
（2）设计可视化的界面，界面中能无效显示学校超市可设立的地点和各单位的位置以及它们之间的无效路径；
（3）程序能自动计算出最优设立点，并最好以图示化方式演示。
含有很多bug但能实现基本计算，三个点以内（存在超市到三点的距离*权值相等时）。

本文提出使用AgilentADS仿真软件进行几种典型干扰信号对脉压雷达干扰效果的仿真与分析，产生的干扰样式包括：噪声调频干扰、异步脉冲干扰、距离假目标干扰三种干扰样式，经仿真分析得出上述干扰对脉压雷达干扰效果较明显，并在某雷达上进行实测，得到了与仿真分析十分近似的结果。

反射层析激光成像雷达只能获得目标的二维轮廓像，不能对平面目标进行成像。
报道了聚束模式下的非相干合成孔径激光成像雷达实验，在这种成像模式下，可以对二维平面目标进行图像重构。
采用侧视观察的模式获取目标的角度距离强度信息，然后通过滤波反投影实现平面目标的图像重建，并进行了计算机仿真，证明了实验结果的正确性。
该系统作为非相干合成孔径激光雷达的一种，实现了区别于目标轮廓的二维成像，具有一定的实际意义和使用价值。

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

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。