针对于粒子群优化进入前期患上到解的精度低，不平稳的下场，提出了一种改善的自顺应的算法，付与惯性权重线性减小，对于告成的减速系数暴发影像，并于下一代更新中以未必概率唤醒影像，经由仿其实验，评释能够实用的处置了前期精度差，不平稳的下场。

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使用进程留意事变:1.挪用DLL识别库识别,多线程下不需要加应承证,反对于并发识别.2.挪用DLL识别,识别参数配置召唤SetWmOption必需与你弄字库时候的配置参数同样,不然会导致识别率飞腾详尽参数阐发,请看挪用例子里的[我的函数.txt]文档有对于应参数阐发.3.假如碰见本货物没法识另外验证码,能够找群主(用神经收集识别)定制,价钱廉价公平.[2017-07-27]美满验证码识别体系V3.21.削减DLL识别返回方式2以及3详尽看我的函数.txt里阐发,主若是削减一个可暮年往识别后的总体信托度.这个值你能够给它个阀值,譬如说假如总体信托度小于60,那末你就不提交效率器,直接重新患上到图片识别,直到总体信托度大于60你才提交给效率器,这个阀值详尽若干,自己能够先测试.2.修复导出字库不导出完,直接封锁窗口解体下场3.削减批量下载后定位到批量下载文件夹4.削减能够使用验证码长度举行过滤,削减能够使用总体信托度举行过滤.(这两个成果能够快捷的制作字库,譬如说你验证码是4位的,你能够配置验证码小于4,大于4那这张图片未必是识别差迟的,那末软件就会把这张图片留存下来,同理能够使用总体信托度举行此留存)[2017-07-20]美满验证码识别体系V3.11.修单数组下标越界下场2.字库列表削减能够多选而后右键批量删除了选中项[2017-07-13]美满验证码识别体系V3.01.修复导出字库,重复导出不会拆穿包围原有的BUG,导出的图片会累加之去(留意,暮年导出的字模导入新版中会侵蚀,新版字模导出格式为a_md5.bmp请自行写个软件更注释件名,而后再导入)2.修复削减字库空格均能够削减进去3.修复解体下场.(解体应该绝大大都都是此原因组成的.)4.另外一些调解.[2017-06-25]美满验证码识别体系V2.61.处置输入中间下场.2.批量下载削减能够过滤掉宽度规模,面积规模,高度规模,玄色数规模,能够去掉没实用的干扰图片.3.另外的一些细节调解[2017-06-07]美满验证码识别体系V2.51.修复去除了干扰滤镜在不先二值化图片均能够使用.2.试验处置削减字库解体下场(代码较多,找到1处下场.不知道另有无其余下场)3.编纂字库页面削减个选中框[削减字库后自动下载图片],使用批量下载图片,能够快捷削减字库4.使用截图货物,截取图片后,会自动切换到划线货物.[2017-05-17]美满验证码识别体系V2.31.修复配置滤镜默许都有遴选项.2.修复当使用外舆图像时,不新建名目均能够编纂的下场.3.修复黑白处置滤镜在不先二值化图片均能够使用.4.修复处置许多逻辑差迟解导致法度圭表标准解体.5.削减字库列表削减右键删除了之后选中的字库6.削减抑制重复运行,由于重复运行会导致字库削减失败,以及读取不到已经做过的字库.7.添减速捷键"自动联系(Alt+R)","手动联系(Alt+T)"8.编纂页面削减个批量下载按钮,能够实现批量下载并自动联系图片成果(批量下载的图片留存在之后名目文件夹下的"批量下载"文件夹中)9.主窗口削减一个遴选框_图像已经处置不使用滤镜,由于批量下载后图片都是已经使用过滤镜了,处置批量下载的图片这里必需患上勾选上,不然会重复使用滤镜[2017-05-07]美满验证码识别体系V2.21.新增分说率1024*768方案2.更正注册热键方式为本进程方式(原为全局热键,谢谢群友XGSoft提供源代码)[2017-05-06]美满验证码识别体系V2.1(申请屏幕分说率最低1440*900)1.去掉窗口最大化,去掉自动调解窗口大小代码,修复部份控件展现不全2.削减检测图像能否二值化,没二值化的图片不应承编纂3.试验处置削减字库解体的下场(不用定下场出在哪!!)4.处置滤波数组越界下场.

付与C++语言编写，用蚁群算法处置遨游商下场

粒子群算法的matlab仿真源码，simulate仿真，附示波仿真图。
仅供参考请勿作商业用途

springboot全套视频教程+项目源码，不懂的处所可加群讨教

适用于keil5的代码，且有已生成的hex文件，蜂鸣器数据接收端接GPIOC.5即可直接使用。
下载积分会随着下载次数变高，是CSDN设置的规则，无法修改，如有需求，可加QQ群（945841210），我把资源上传到了群文件中，可加群自取。

利用Socket进行编程，使用多线程进行多方的持续通信；
可以进行私人、多人聊天，在登录和聊天室使用图形界面；
与智能机器人聊天，通过读取csv文件获取回复内容；
聊天室一侧可显示聊天室在线人数。
备注：使用pycharm直接打开即可

《智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）》][包子阳,余继周,杨杉]书籍配套程序源代码。
智能优化算法在处理大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。
本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。
对于要用这些算法工具来处理具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。

这是PeterD.Lax教授给研究生写的一本教科书，与他的那本《泛函分析》一样，在北美广受好评，并被不少大学用作教材。
有兴味的朋友，可以去Amazon.com看一下读者的评论。
国内人民邮电出版社推出了它的中文版，译者是傅莺莺和沈复兴。
这里提供的是高清晰的PDF文本，是目前出现的最新的电子版，没有任何缺页。
以下是本书和作者的简介：本书全面覆盖线性方程组、矩阵、向量空间、博弈论和数值分析等内容，理论和应用相结合。
尤其介绍了凸集、对偶定理、赋范线性空间、赋范线性空间之间的线性映射以及自伴随矩阵本征值的计算等一般教材上没有的内容。
为方便读者学习，每章都有练习，并提供解答。
书后还有辛矩阵、洛伦兹群、数值域等16个附录。
本书是一本可供高年级本科生和研究生使用的优秀教材，同时也是数学教师和相关研究人员的一本很好的参考书。
PeterD.Lax，当代最杰出的数学家之一，世界数学界最高荣誉阿贝尔奖（2005年）和沃尔夫奖（1987年）得主。
他是美国科学院院士，并于1986年荣获美国国家科技奖章。
Lax生于匈牙利，自1958年开始就一直在美国纽约大学从事教学与研究工作，曾担任柯朗数学研究所所长。
他在纯数学与应用数学的诸多领域都有卓越的建树，影响深远。
同时，他一生致力于数学教育，独立撰写或与他人合著教材20多部。
阿贝尔奖颁奖辞如此评价他：“他的著作、他对教育事业付出的毕生心血以及他在培养年轻一代数学家时体现出的孜孜不倦的精神，在世界数学领域留下了不可磨灭的影响。
”

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。