2015年7月TIOBE编程语言排行榜：C++的复兴C++是2015年上半年同比增长最快的编程语言。
具体为C++增长3.1%，Java增长2.0%，C#增长1.6%，Python增长1.6%。
C++大幅度增长的原因可能是引入了新的C++11标准。
这使得C++被大范围的接受。
C++11标准为C++带来了很多新的特性和提升。
而且现在C++的工具GCC，EDG都支持了C++的最高标准。
C++正在风风火火的流行。
科技是第一生产力，诠释为当今信息时代：计算机(网络)是第一生产力。
IT科技日新月异，计算机编程语言之间更是你追我赶，每一种语言之间既各有创新与自身特色之处，如C++11带来了①右值引用与移动语义及其衍生的移动构造函数、②function包装器、③作用域内枚举（以支持同名枚举）等等，又相互自创与利用，如曾经的王者C++被后起之秀Java/C#等借法云梯直上，而今C++11标准则以其人之道还治其身，吸收了Java/C#里的诸多市场成熟养分，如①基于范围for循环、②类移动构造与委托能力扩充、③类初始化方式平易化、④智能指针（垃圾回收能力）、⑤Lambda、⑥可变参数模板、⑦线程库内置、⑧特殊标识符（override/final）等等，且再结合自身编译型语言的速度优势先天之矛+反反编译安全之盾，演绎着新一轮的王者归来之势。
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在Adaboost算法的基础上，提出了一种改进的Boosting方法来解决分类问题。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。

在OFDM系统模型的基础上，用MATLAB语言对系统进行了仿真。
仿真结果表明：1.多径衰落越严重，信道误比特率越高。
2.添加CP长度大于等于多径时延减一时，系统即可以达到明显的抗ISI功能提升。
3.信道系数精确已知的情况下，系统的误比特率功能优于信道频域系数未知并采用MMSE估计的情况。

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使用的主要技术有：1、大面积山脉渲染，使用Heightmap构造地形，7级LOD细节精度，地形无限重复循环。
2、清晰、自然的地表贴图。
3、读取.MD2、.MS3D格式的3D模型文件。
4、粒子系统，产生爆炸、炊烟等特效。
5、太阳光晕。
6、使用Blend模拟Brightness/contrast调节图象亮度。
操作控制可以在GameSetting菜单中设定：1.视频属性(VideoSetting)1).屏幕分辨率(Resolution)游戏率默认为800*600,在任务执行前可改变分辨率，但不会立即生效，只有在初始化任务时才改变分辨率。
2).屏幕亮度(Brigthness)在不同的硬件配置上，屏幕亮度往往表现出较大差异，通过该项可将亮度调节到最佳。
3).视野范围(VisibleDistance)调节地形绘制的距离。
对于配置较低的硬件，适当降低视野距离可提高帧速率，但由于远处地形网格较粗，对帧速率提高贡献并不大。
4).雾浓度(FogDensity)2.音频属性(AudioSetting)1).背景音乐(music)可以打开或关闭背景音乐，可以调节音量。
音乐播放audio/music/menu.mp3,如果你有自己喜爱的mp3音乐文件可以将它替换menu.mp3文件。
2).音效(sound)可以打开或关闭音效，可以调节音量。
游戏中的枪声与人物的发声具有3D效果。
3.键盘操作(KeyboardSetting)以下操作可以更改Up、Down、Left、Right设定移动操作。
Fire射击Jump跳跃Zoom放大远处景物Help弹出协助修改方法：用鼠标点击选项，然后输入新的按键。
另外，游戏保留了几个开发模式下的操作：PageUp提升视点高度PageDown降低视点高度(可以看到地形绘制区域)L线框模式F冻结所有敌人V隐身N敌人攻击力为零I隐藏房子O隐藏敌人P隐藏树木在游戏运行中，按Help项的按键获得协助。
4.鼠标操作鼠标的移动可改变视角，默认设定左键为射击，右键为放大。

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在传统化石能源将要耗尽的今天，新能源作为一种新兴的能源利用方式受到了全世界各国的广泛关注，相对于传统能源而言，新能源发电的方式不会对环境产生污染，这也为世界瞩目的环境问题贡献了一份力量。
太阳能发电作为最具潜力的未来能源之一，发展前景十分广阔，是未来新能源发电不可缺少的中坚力量。
为此，需要加大太阳能发电相关研究的投入力度。
文章以大功率三相光伏发电并网系统的主要研究对象，以光伏并网逆变器稳定、高效、低谐波运行为目标，将三相光伏发电并网系统分为三个环节，即光伏阵列输入环节、中间逆变环节以及逆变器输出滤波环节，各部分对应的主要研究内容涉及MPPT算法、并网控制策略与滤波器结构的设计三部分，分析每个环节的发展现状与所用关键技术的优缺点，为接下来的研究指明方向。
1.针对于MPPT算法，在建立光伏序列数学与仿真模型的基础上，分析了常用追踪算法不足以追踪多极点情况下光伏最大输出功率点的问题，并在该问题的基础上引入了适用于多极点寻优的粒子群优化算法，该方法能在光伏阵列输出特性出现多极点的情况下准确的追踪到最大功率点。
2.在研究常用PI并网控制策略的基础上，引入了设计与控制更为简单的PR控制策略，并在PR控制的基础上介绍了准PR控制的理念与参数设计方法，提升了三相光伏系统的稳定性以及抗电网电压干扰的能力。
3.在对光伏三相逆变系统常用的LC与LCL滤波器滤波功能研究的基础上，引入了滤波效果更强的谐振型滤波器，即LLCL滤波器，提升了滤波器的滤波功能，有效的降低了逆变系统输出进网电流的总谐波含量。
为了验证提出的方法与结构设计的有效性和优越性，文章的最后根据建立的整个三相光伏发电并网系统的MATLAB仿真模型，对前文所叙述的内容进行了仿真实验验证，实验结果证明了所提方法的有效性与优越性。
关键词：光伏阵列；
MPPT算法；
双闭环控制；
PR控制；
谐振型滤波器；
MATLAB

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。