多普勒脉冲雷达回波仿真。
产生回波，对回波进行距离压缩，进行两脉冲对消，观察运动、盲速与静止目标的对消情况。

本代码是以IEEE典型的4梯级水电站和3火电站为算法案例的优化程序，程序实现内容是水火电系统日前调度的多目标优化问题，也是用粒子群算法解决非线性规划问题的案例

收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

本程序是基于python+opencv下运用meanshift算法对视频中选中目标进行自动识别跟踪，针对第一帧图像进行了特殊处理，具体请见代码。
环境为python2.7+opencv2

用MATLAB生成达到出版质量的图形-export_fig.zip本帖最后由stellari于2013-5-2816:03编辑MATLAB的绘图功能非常强大，但是有两个突出的问题：1、导出的图片质量不高；
2、有时导出图片和figure中实际所见并不一致。
所以导致大家正式发表专业文章时不经常用MATLAB作为首选的绘图软件。
其实，只要解决了上面的两个问题，MATLAB也是可以生成能够达到出版水平的图形的。
简介export_fig（见附件）就是一个能够解决上述问题的工具包。
首先，问题1的主要原因是MATLAB的默认绘图渲染器较为原始，所以画出的线条都有很明显的锯齿。
而用export_fig导出的图片，所有的线条和文字都是经过抗锯齿处理的，所以视觉效果极佳；
至于问题2，export_fig会严格按照figure上显示的内容去导出，是真正意义上的所见即所得。
而且用export_fig导出的图片不会有MATLAB默认导出时那么大的白边，而是保证白边的范围仅能容纳坐标轴和title,xlabel,ylabel，这样使得图片的尺寸减小，排版更方便。
下两图选得虽然不是很有代表性，但是依然可以看出export_fig截出的图中白边大量减少，并且有非常先进的抗锯齿处理（比如，上图的红线在1-2范围内有很明显的锯齿，下图则几乎没有。
坐标轴上的数字也是如此）。
背景中的网格也由虚线变成了“淡实线”，更符合现代制图的审美观。
figure中直接选择save的结果：test1_1.pngfigure中选择save的保存结果export_fig的结果：test2_2.pngexport_fig的保存结果使用方法export_fig的使用方法很简单，解压附件中的文件，然后将得到的所有文件放入某目录中，再将该目录添加至MATLAB的搜索路径中。
导出图片时，输入export文件名即可将当前figure中的图输出至文件中。
export_fig能够自动识别文件名的扩展名，并保存成相应的格式。
注意如果需要导出pdf或eps格式的话，需要下载并安装ghostscript，具体可以参见export_fig的发布页http://www.mathworks.com/matlabc...nge/23629-exportfig题外话其实不要小看MATLAB。
MATLAB其实隐藏了一个非常强大的绘图模式：HG2。
这个模式平时是隐藏的，只能在MATLAB启动时通过附加参数的形式开启，即可以将MATLAB的快捷方式中的指向目标由"...\...\MATLAB\R2013a\bin\MATLAB.exe"改为"...\...\MATLAB\R2013a\bin\MATLAB.exe"-hgVersion2（注意hgVersion和2之间有一个空格）然后使用这个快捷方式打开MATLAB。
在界面上没有任何区别，但是当你画出图之后，你会发现一切都不同了。
（下二图转载自undocumentedmatlab.com，左图为普通模式，右图为HG2模式）HG1_plot.png普通（HG1）模式（无责任转载自undocumentedmatlab.com）HG2_plot.pngHG2模式（无责任转载自undocumentedmatlab.com）版本在2010以上，感兴趣的同学不妨一试（版本更早其实也可以尝试）。
当然目前HG2模式尚不稳定，所以并没有向一般用户公开。
不过这很可能是下一代MATLAB的发展方向，说不定R2014a的默认绘图模式就是HG2！总结目前公认最好的图片导出方案还是export_fig。
这个工具包在MATLABCentral上一直下载量排行第一。
这个工具包可以完全替代MATLAB自己的图片导出功能，强烈推荐大家使用。
我本人现在正在写的一篇文章就全部使用export_fig，而没有使用其他任何的绘图软件。
HG2模式应该是MATLAB的未来发展方向，大家可以先尝个鲜。
很有可能在不久的将来就能够在MATLAB中直接生成这种高质量的图像了。

制定管理评审计划一般在评审前的3～４周，由管理者代表编制“管理评审计划”，经总经理批准后下发至参加人员。
“管理评审计划”包括以下内容：（1）评审目的①确保质量方针、质量目标和质量管理体系的持续适宜性、充分性、有效性；
②识别改进的机会，确定变更的需要。

数据挖掘在各行业的应用论文数据仓库与数据挖掘.caj空间数据挖掘技术.caj数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj相关案件的数据挖掘.caj数据挖掘技术.caj一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.cajEIS环境下的数据挖掘技术的研究.caj数据挖掘及其工具的选择.caj数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj数据挖掘及其在商业银行中的应用.caj数据挖掘与决策支持系统.caj数据仓库、数据集市和数据挖掘.caj数据仓库与数据挖掘1.cajIDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj基于粗糙集理论的数据挖掘模型.caj数据挖掘及其在SXWG_EIS中的应用.caj数据挖掘——技术与应用综述.caj挖掘转移规则一种新的数据挖掘技术.caj以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘.caj数据挖掘与虚拟数据库.caj数据挖掘与电力系统.caj浅说数据挖掘.caj带Rough算子的决策规则及数据挖掘中的软计算.caj数据挖掘系统的一种实现策略.caj信息检索中的数据挖掘技术.caj红外光谱谱图库中的数据挖掘.caj中介粗集及其在数据挖掘中的应用.caj数据挖掘在音高变化规律学习中的应用.caj数据挖掘技术在财经领域的应用.caj知识发现和数据挖掘的研究.caj数据仓库与数据挖掘技术浅谈.caj用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究.caj数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析.caj分类特征规则的数据挖掘技术.caj数据挖掘技术的主要方法及其发展方向.cajOLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj数据挖掘技术12.caj数据挖掘技术初探.caj探索式数据挖掘模型的讨论.caj前向网络bp算法在数据挖掘中的运用.caj数据挖掘在Internet信息导航系统中的应用研究.caj数据挖掘技术123.caj基于粗糙集(Roughset)的数据挖掘及其实现.caj数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用.cajFCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法.caj基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现.caj神经网络在数据挖掘中的应用研究.caj数据挖掘方法的评述.caj基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现1.caj一个面向电子商务的数据挖掘系统的设计与实现.caj数据挖掘技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究.caj基于数据抽取器实现数据挖掘.caj基于数据挖掘的群决策模型.caj基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj数据挖掘和知识发现的技术方法.caj可视化数据挖掘技术及其应用.caj神经网络数据挖掘方法中的数据准备问题.kdh基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC.caj基于高校人事信息库的数据挖掘研究.caj数据挖掘管理系统.caj电信网告警数据库中的数据挖掘.caj数据挖掘原理、方法及其应用.caj一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架.cajOLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj一种新型数据分析技术——数据挖掘.cajaaa数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj数据挖掘技术及其应用.caj数据挖掘中概念树的标准、生成和实现.kdhXML与面向Web的数据挖掘技术.caj数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj数据挖掘技术及其在地学中的应用.caj结合数据融合和数据挖掘的医疗监护报警.caj基于多媒体数据库的数据挖掘系统原型.caj数据挖掘技术1.caj股票信息的数据挖掘.caj多媒体数据挖掘的相关媒体特征库方法.caj基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取.caj空间数据挖掘理论与方法的研究.caj金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj数据挖掘技术的一个应用模型.cajDNA中的数据挖掘和启动子识别.caj数据仓库与数据挖掘12.caj数据挖掘系统设计.caj数据挖掘方法的研究.caj用数据挖掘技术优选侧钻井井位.caj关注政府上网后的数据挖掘.kdh数据挖掘技术及其在电力系统中的应用.caj目前数据挖掘算法的评价.caj基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj基于属性分类的数据挖掘方法.caj基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术.caj格子机数据挖掘方法.caj数据挖掘及其在电力系统中的应用.kdh用于

多目标优化OTL算法，可以供初学者学习。
多目标优化OTL算法，可以供初学者学习。

红外成像仿真在军事和民用领域都具有广阔的应用潜力，已广泛应用于目标检测与识别，传感器性能评估，军事训练等方面。
本文提出了一种实时的飞机红外成像仿真平台，可以完成一个完整的任务。
飞机的红外成像仿真程序。
基于GPU和Cg编程语言，从四个方面来计算飞机的红外辐射实时物理模型，包括温度模型，零距离红外辐射模型，大气传递模型和红外成像系统效果模型。
介绍了CFD有限元计算方法的思想，以实时求解飞机表面温度场。
将3D几何模型的每个顶点视为一个计算对象，并使用GPU的顶点着色器进行处理。
并且MODTRAN集成为一个外部模块，用于模拟大气传递效果。
采用OGRE图形引擎实现3D场景组织和图像渲染。
对仿真结果的分析表明，该平台可以动态，高效地实时生成随仿真参数不同而变化的飞机的真实红外图像。

主要讲述了点云孔洞修补的过程，怎么检测边界，针对散乱点云数据分布不规律性，提出了改进的动态网格k邻域算法，建立点云空间拓扑关系，实验表明该算法不仅能够快速、准确地查找出目标点的k邻近点，还具有较为广泛的适用范围

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。