优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

障碍物鼠标路径matlab代码地面机器人这个repo包含GroundRobots的代码。
介绍该项目旨在使地面机器人能够自主覆盖指定区域。
地面机器人有望在不遗漏任何部件的情况下生成覆盖指定室外区域的最佳路径，同时避开该区域的人、宠物和障碍物。
因而，需要用于指定区域自主覆盖的人工智能方法和算法，以及机器人避障方法。
结果智能方法和算法专为指定区域的自主覆盖和机器人避障方法而设计。
通过使用Matlab，实验机器人现在能够识别指定区域的边界及其内部的障碍物。
除此之外，它将自主规划并成功执行机器人的运动以实现完全覆盖，同时避开障碍物。
影响智能方法和算法专为指定区域的自主覆盖和机器人避障方法而设计。
通过使用Matlab，实验机器人现在能够识别指定区域的边界及其内部的障碍物。
除此之外，它将自主规划并成功执行机器人的运动以实现完全覆盖，同时避开障碍物。
解释由于地面机器人希望在避开障碍物的同时生成最优路径，因而需要在开始时识别安全点和障碍点。
然后，通过使用先前设计的算法计算特定范围内的点之间的最短距离来生成最佳路径。
致谢DH感谢她的计算机科学系Aygun博

电商APP端，axure高保证原型展示，内容包含登录、注册、订单、物流、支付、个人中心等等多套逻辑及交互。

利用遗传算法处理电力系统最优潮流问题。
程序opf1为最优潮流的模型建立部分，gaopf是主函数，求解最小燃料费用。

一．问题描述设计、实现一个全国大城市间的交通咨询程序，为旅客提供三种最优决策方案：（1）时间最短（2）费用最小（3）中转次数最少。
二、实验要求（1）选取合适的数据结构存储带权路线图（2）实现单源最短路径算法

用c++写的遗传算法处理柔性作业车间调度问题，主要参考论文张国辉,高亮,李培根,etal.改进遗传算法求解柔性作业车间调度问题[J].机械工程学报,2009,45(7):145-151.

本程序能按照剩余空间最小的准绳得出最优三维装箱顺序。

影视APP源码，mui框架的。
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本书是为应用数学系本科生、工科硕士研究生所写的有关最优化知识的一本教材，作为教材，本书的基本观点是：采用简单、基本直观的方法，向学生介绍最优化的有关理论、基本原理和相应的算法，并试图让学生了解算法的来龙去脉，以便使他们在处理实际问题的过程中，更好地运用这些方法。
本书的基础是“数学分析”和“线性代数”，对于工科学生，只需具备“高等数学”和“线性代数”知识就可读懂大部分内容。
第一章绪论1.1引言1.2最优化问题1.3数学预备知识1.4凸集和凸函数第二章线性规划2.1引言2.2线性规划的数学模型2.3线性规划的基本性质2.4单纯形方法2.5改进单纯形法第三章线性规划的对偶问题3.1对偶问题3.2线性规划的对偶理论3.3对偶单纯形法3.4第一个正则解的求法第四章无约束最优化问题的一般结构4.1无约束问题的最优性条件4.2无约束问题的一般下降算法4.3算法的收敛性第五章一维搜索5.1试探法5.2插值法5.3非精确一维搜索方法第六章使用导数的最优化方法6.1Newton法6.2共轭梯度法6.3变度量法6.4变度量法的基本性质6.5非线性最小二乘问题第七章直接方法7.1Powell方法7.2模式搜索方法7.3单纯形调优法第八章约束问题的最优性条件8.1约束问题局部解的概念8.2约束问题局部解的必要条件8.3约束问题局部解的充分条件8.4Lagrange乘子的意义第九章二次规划问题9.1二次规划的基本概念和基本性质9.2等式约束二次规划问题9.3有效集法9.4对偶问题第十章可行方向法10.1可行方向法10.2投影梯度法10.3既约梯度法第十一章乘子法11.1惩罚函数法11.2等式约束问题的乘子法11.3一般约束问题的乘子法

由于文件太大做了云盘，完整的1.2G的Spark大数据商业实战三部曲_内核解密_商业案例_功能调优PDF,有目录版完整版，快来下载哦

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。