欢迎下载研究交流,使用步骤:打开进程-＞输入搜索的数据-＞开始搜索-＞改变游戏中的数据-＞搜索变化-＞内存修改！解压后，包含三个文件:第一个文件是源码,直接用Eclipse导入即可，导入后记得修改BuildPath第二个是打包好的JAR，如果电脑安装了Java就可以直接运行第三个是打包好的EXE安装包,可以在没有Java环境的电脑上运行

通过精确的偏振测量实现太阳中低层磁场遥感是1m口径红外太阳望远镜的重要科学任务.为了实现高精度高效率的系统偏振定标,需要对望远镜系统进行偏振建模.分析了该望远镜折轴光路仪器偏振的周天和季节变化,以及望远镜真空封窗的应力双折射效应.结果显示折轴光路的偏振效应主要表现为线偏振与圆偏振之间的交扰,交扰程度最大达0.7.同时,由于像旋速度巨大,临近夏至期间太阳接近中天时偏振交扰会呈现一个震荡过程.封窗在重力和真空载荷的共同作用下,总的偏折特性可等效为一个位相延迟片；
并且延迟量随望远镜高度角变化而变化.当望远镜指向水平时偏振交扰最明显,达1.2×10-2.

go-sqlite3最新的稳定版本是v1.14或更高版本，而不是v2。
注意：增加到v2是偶然的。
没有重大变化或功能。
描述sqlite3驱动程序符合内置的数据库/sql接口支持的Golang版本：请参阅总览安装可以使用goget命令安装此软件包：gogetgithub.com/mattn/go-sqlite3go-sqlite3是cgo软件包。
如果要使用go-sqlite3构建应用，则需要gcc。
但是，使用goinstallgithub.com/mattn/go-sqlite3（需要gcc）构建并安装go-sqlite3之后，您以后就可以构建应用程序而无需依赖gcc。
重要提示：因为这是启用了CGO软件包，所以您需要设置环境变量CGO_ENABLED=1并在路径中存在gcc编译。
API参考API文档可在以下位置找到：:可以在目录下找到连接字符串创建新SQLite数据库或与现有数据库的连接时，可以使用文件名提供其他选项。
这也称为DSN字符串。
（数据源名称）。
选项将附加在SQLite数据库的文件名之后。
数据库文件名和

海明校验码是在数据中加入几个校验位，并把数据的每一个二进制位分配在几个奇偶校验组中。
当某一位出错后，就会引起有关的几个校验组的值发生变化，这不但可以发现出错，还能指出是哪一位出错，为自动纠错提供了证据。
海明码能检测出2位错误，并能纠正1位错误。

题目：五子棋对弈对弈规则如下：主要功能是实现两人之间的对弈，在画好的棋盘上，两个玩家轮流选择自己的落子坐标，然后由五子棋系统自动识别判断游戏的进展，知道一方的五子连成一条线或者棋盘已经无法落子时游戏结束。
选定五子棋的棋盘大小为19*19，玩家可以在这个棋盘上选择落子坐标位置，通过在棋盘上显示不同的符号来代替不同玩家所下的棋子，“o”代表A玩家，“*”代表B玩家。
玩家每次落子之后游戏系统都会对落子位置进行检查，如果落子坐标输入有错应提示错误，并要求玩家继续输入。
当出现同一玩家五子连成一线时，无论是行、列或是对角线的五子连线，都表示玩家游戏胜利，退出游戏任务：编程实现以下功能1.欢迎主界面提示玩家选择游戏开始，结束，设置悔棋次数等。
2.绘制棋盘该模块要求的功能是实现棋盘的显示及棋子的显示，，“o”代表A玩家，“*”代表B玩家。
在每次下棋后要对棋盘进行刷新，将棋盘的状态变化为当前最新状态，然后等待另一个玩家下棋。
3.玩家交替下棋玩家能在棋盘上下棋，玩家每次选择好下棋的行和列坐标，并在该位置落子。
要求：a.提示当前玩家输入落子坐标b.能判断用户输入的坐标是否正确（坐标超出范围或该处已有棋子）4.悔棋功能玩家选择悔棋后刷新棋盘，删除前一次的落子，悔棋次数有限制。
5.输赢判断判断输赢模块的作用是每次玩家落子后判断是否已分出胜负，如果是，则返回胜利者相关信息。
6.设计丰富的用户界面，方便用户操作设计要求：①根据以上功能需求，自己定义合适的数据结构，并说明原因；
②每个功能能提供友好的用户界面，方便用户操作。

WaterQualityAnalysisSimulationProgram(WASP)是在1983年DiToro等人建立模型的基础上的加强版。
优点：灵活性：能够模拟大部分水体类型，河流、湖泊、河口、海洋水体。
内部链接：热模块计算结果提供给富营养化模块，再用于有毒物质模拟。
外部链接：能够和多种模型耦合。
模块灵活性三种处理技术：分为简单、中级和复杂的处理方式。
模拟大部分水质问题：常规污染物，溶解氧、富营养化、温度；
有毒污染物，有机物、简单的金属、汞等局限性：WASP的研究对象为完全混合水体控制单元，比如排污口附近这种类型的问题不能模拟。
非水相：油的比重、粘度和水不一样。
进入水体后，不同于水，WASP不能模拟。
干涸：我们认为水体的容量是一定的，不变的。
有很强的蒸发作用，对水体的容积有一个很显著的变化产生，这种情况WASP也是不适用的。
很多水质模型都存在这种限制。
金属，重金属：很多过程是不能体现的。
WASP(Thewaterqualityanalysissimulationprogram,水质分析模拟程序)是EPA推荐使用的水质模型软件,使用较为广泛,能够模拟河流、湖泊、水库、河口等多种水体的稳态和非稳态的水质过程。

基于ProtoCentralAF4490的Arduino脉搏血氧仪防护罩如果您正在寻找Arduino库，则现在将其移至此处：:ProtoCentral的这种脉搏血氧饱和度防护罩使用AFE4490IC使Arduino能够测量心律以及SpO2值。
脉搏血氧饱和度是一种间接的方法来测量血液中的氧气含量。
该传感器测量皮肤在红色和红外光波长下的吸光度，以计算氧气含量。
该测量是通过一个探针进行的，该探针夹在手指上，并包含发射器和光传感器。
由于流过任何血管的血液量随心脏的血流速率而变化（脉动），因此也可以用于测量心率，而无需连接任何ECG电极。
与Brainbay一起使用时，

1、FSK通信系统理论分析（1）发射机模块：数字信号经过FSK调制后进行发射，利用载波的频率变化来传递数字信息。
它利用基带信号离散取值的特点对载波频率进行频移键控。
实现起来较容易,抗噪声与抗衰减的性能较好。
在中低速数据传输中得到了广泛的应用。
最常见的是用两个频率承载二进制1和0的双频FSK系统。
（2）接收机模块：基带FSK调制信号对载波频率进行键控后，经过信道和加性高斯白噪声后进入接收机。
接收机根据接收到的信号进行相干解调，恢复出原始信号，达到通信的目的。
2、系统实验仿真（1）FSK信号波形产生；
（2）FSK信号功率谱；
（3）FSK接收信号波形；
（4）FSK信号误码率曲线。

第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

本文件功能：用BP神经网络预测温湿度。
本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。
其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，4天用来做测试样本，用来测试3天左右的温湿度预测值。
本次训练效果比较上次仿真较为准确，判定系数可以达到0.8左右（越靠近1表明仿真效果越好），预测值与实际值点状图基本围绕在主对角线左右，MSE平方误差可以达到0.01，BP网络预测输出图也可以看出预测值的变化趋势基本与期望值一致。
本次仿真存在不足：1.未修改学习率、附加动量等参量没有解决BP网络收敛慢的问题。
2.没有使用全局优化的算法，没有解决BP容易陷入极值点的问题。
这种用BP网络来进行预测的模型网上有很多，但是大多数都是预测风力发电等，可能也是因为该BP模型是40年代所提出，我是没有找到有温湿度的预测，该代码纯属自己改写的，并且运行无误，现在分享出来，让大家节省一些时间去研究更有深度的算法。

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。