本文将染料激光器的模式耦合方程应用于双频复合腔染料激光器,得到双频稳定运转条件,双频抑制宽度条件和双频强度比等.利用一种图解法可知,这类激光器有四种典型的调频过程,并可方便地得到若干参量,本文还报导了两种新构型的双频复合腔闪光灯泵浦的染料激光器,实验结果与理论基本吻合.

从用户的实际需求出发，分析了聚类系统的使用者可能对系统提出的功能要求，提出了一种基于加权Eucfid距离的模糊C聚类分析算法。
在该算法中，权值是由用户或领域的专家直接指定的，加在不同特征指标上的权值体现了用户对各个特征指标重视程度的差别。
与传统的模糊C聚类分析相比，该算法增加了聚类的灵活性，能够产生令用户更加满意的聚类结果

ENVI　　ENVI(TheEnvironmentforVisualizingImages)是美国ITTVisualInformationSolutions公司的旗舰产品。
ENVI由遥感领域的科学家采用IDL开发的一套功能强大的遥感图像处理软件；
它是快速、便捷、准确地从地理空间影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案，它提供先进的，人性化的使用工具来方便用户读取、准备、探测、分析和共享影像中的信息。
今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从地理空间影像中提取信息。
已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工程、水利、海洋，测绘勘察和城市与区域规划等行业。
　　创建于1977年的RSI（现为ITTVisualInformationSolutions公司）已经成功地为其用户提供了超过30年的科学可视化软件服务。
目前ITTVisualInformationSolutions的用户数超过150,000，遍布于80个国家与地区。
从2000年开始连续三年，ENVI被美国国家影像制图局（NIMA）等权威机构组织的Passfind项目遥感影像系统评比当中被评为“最佳的遥感目标识别软件”。
2004年RSI公司并入上市公司ITT公司，并于2006年5月正式成立ITTVisualInformationSolutions公司，ENVI&IDL的发展步伐更加有利与快捷，更多的新功能与算法加进到新版本中。
　　强大的影像显示、处理和分析系统　　ENVI包含齐全的遥感影像处理功能：常规处理、几何校正、定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS联接、正射影象图生成、三维图像生成、丰富的可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等功能组成了图像处理软件中非常全面的系统。
　　ENVI对于要处理的图像波段数没有限制，可以处理最先进的卫星格式，如Landsat7、IKONOS、SPOT,RADARSAT,NASA,NOAA,EROS和TERRA，并准备接受未来所有传感器的信息。
　　强大的多光谱影像处理功能　　ENVI能够充分提取图像信息，具备全套完整的遥感影像处理工具，能够进行文件处理、图像增强、掩膜、预处理、图像计算和统计，完整的分类及后处理工具，及图像变换和滤波工具、图像镶嵌、融合等功能。
ENVI遥感影像处理软件具有丰富完备的投影软件包，可支持各种投影类型。
同时，ENVI还创造性地将一些高光谱数据处理方法用于多光谱影像处理，可更有效地进行知识分类、土地利用动态监测。
　　更便捷地集成栅格和矢量数据　　ENVI包含所有基本的遥感影像处理功能，如：校正、定标、波段运算、分类、对比增强、滤波、变换、边缘检测及制图输出功能，并可以加注汉字。
ENVI具有对遥感影像进行配准和正射校正的功能，可以给影像添加地图投影，并与各种GIS数据套合。
ENVI的矢量工具可以进行屏幕数字化、栅格和矢量叠合，建立新的矢量层、编辑点、线、多边形数据，缓冲区分析，创建并编辑属性并进行相关矢量层的属性查询。
　　ENVI的集成雷达分析工具助您快速处理雷达数据　　用ENVI完整的集成式雷达分析工具可以快速处理雷达SAR数据,提取CEOS信息并浏览RADARSAT和ERS-1数据。
用天线阵列校正、斜距校正、自适应滤波等功能提高数据的利用率。
纹理分析功能还可以分段分析SAR数据。
ENVI还可以处理极化雷达数据，用户可以从SIR-C和AIRSAR压缩数据中选择极化和工作频率，用户还可以浏览和比较感兴趣区的极化信号，并创建幅度图像和相位图像。
　　地形分析工具　　ENVI具有三维地形可视分析及动画飞行功能，能按用户制定路径飞行，并能将动画序列输出为MPEG文件格式，便于用户演示成果。
　　准备您的影像　　ENVI提供了自动预处理工具，可以快速、轻松地预处理影像，以便进行查看浏览或其他分析。
通过ENVI，您可以对影像进行以下处理：　　•正射校正　　•影像配准　　•影像定标　　•大气校正　　•创建矢量叠加　　•确定感兴趣区域（ROIs）　　•创建数字高程模型（DEMs）　　•影像融合，掩膜和镶嵌　　•调整大小，旋转，或数据类型转换　　探测影像　　ENVI提供了一个直观的用户界面和易用的工具，让您轻松、快速地浏览和探测影像。
您可以使用ENVI完成的工作包括：浏览大型数据集和元数据，对影像进行视觉对比，创建强大的3D场景，创建散点图，探测像素特征等。
　　分析影像　　ENVI提供了业界领先的图像处理功能，方便您从事各种用途的信息提取。
ENVI提供了一套完整的经科学实践证明的成熟工具来帮助您分析影像。
　　数据分析工具　　ENVI包括一套综合数据分析工具，通过实践证明的成熟算法快速、便捷、准确地分析图像。
　　•创建地理空间统计资料，如自相关系数和协方差　　•计算影像统计信息，如平均值、最小/最大值、标准差　　•提取线性特征　　•合成雷达影像　　•主成分计算　　•变化检测　　•空间特征测量　　•地形建模和特征提取　　•应用通用或自定义的滤波器　　•执行自定义的波段和光谱数学函数　　光谱分析工具　　光谱分析通过像素在不同波长范围上的反应，来获取有关物质的信息。
ENVI拥有目前最先进的，易于使用的光谱分析工具，能够很容易地进行科学的影像分析。
ENVI的光谱分析工具包括以下功能：　　•监督和非监督方法进行影像分类　　•使用强大的光谱库识别光谱特征　　•检测和识别目标　　•识别感兴趣的特征　　•对感兴趣物质的分析和制图　　•执行像素级和亚像素级的分析　　•使用分类后处理工具完善分类结果　　•使用植被分析工具计算森林健康度　　共享您的信息　　ENVI能轻松地整合现有的工作流，让您能在任何环境中与同事们分享地图和报告。
所处理的图像可以输出成常见的矢量格式和栅格影像便于协同和演示。
　　自定义您的地理空间影像应用　　ENVI建立于一个强大的开发语言—IDL之上。
IDL允许对其特性和功能进行扩展或自定义，以符合用户的具体要求。
这个强大而灵活的平台，可以让您创建批处理、自定义菜单、添加自己的算法和工具，甚至将C++和Java代码集成到您的工具中等。
　　自2007年起，与著名的GIS厂商ESRI公司开展全面战略合作，ENVIReaderforArcGIS模块让ArcGIS系列软件全面支持ENVI的数据格式，最新版本ENVI4.5完全支持ArcGIS的Geodatabase等。

倾情奉献，完全可以照抄。
实验一运算器实验实验二移位运算实验实验三存储器读写和总线控制实验附加实验总线控制实验实验五微程序设计实验一、实验目的：1. 掌握运算器的组成及工作原理；
2. 了解4位函数发生器74LS181的组合功能，熟悉运算器执行算术操作和逻辑操作的具体实现过程；
3. 验证带进位控制的74LS181的功能。
二、预习要求：1. 复习本次实验所用的各种数字集成电路的性能及工作原理；
2. 预习实验步骤，了解实验中要求的注意之处。
三、实验设备：EL-JY-II型计算机组成原理实验系统一套，排线若干。
.........八、行为结果及分析：实验数据记录如下表：DR1 DR2 S3S2S1S0 M=0（算术运算） M=1 Cn=1无进位 Cn=0有进位 （逻辑运算） 理论值 实验值 理论值 实验值 理论值 实验值04H 06H 0000 F=(04) F=(04) F=(05) F=(05) F=(05) F=(05)04H 06H 0001 F=(0A) F=(0A) F=(0B) F=(0B) F=(FC) F=(FC)04H 06H 0010 F=(FD) F=(FD) F=(FE) F=(FE) F=(00) F=(00)04H 06H 0011 F=(FF) F=(FF) F=(00) F=(00) F=(FD) F=(FD)04H 06H 0100 F=(04) F=(04) F=(05) F=(05) F=(F9) F=(F9)04H 06H 0101 F=(0A) F=(0A) F=(0B) F=(0B) F=(F9) F=(F9)04H 06H 0110 F=(FD) F=(FD) F=(FE) F=(FE) F=(FD) F=(FD)04H 06H 0111 F=(FF) F=(FF) F=(00) F=(00) F=(00) F=(00)经过比较可知实验值与理论值完全一致。
此次实验的线路图的连接不是很难，关键是要搞清楚运算器的原理，不能只是盲目的去连线。
在线路连接完成后，就按照要求置数，然后查看结果，与理论值比较。
如果没有错误就说明前面的实验中没有出现问题；
否则，就要重新对照原理图检查实验，找出错误，重新验证读数。
九、设计心得、体会：这次课程设计我获益良多，平时我们能见到的都是计算机的外部结构，在计算机组成原理的学习中，逐步对计算机的内部结构有了一些了解，但始终都停留在理论阶段。
而在本次实验，让我们自己设计８位运算器并验证验证运算器功能发生器（74LS181）的组合功能，让我对运算器的内部结构有了更深的了解，并且对计算机组成原理也有了更深层次的理解，同时这次课程设计还锻炼了我的实验动手能力，也培养了我的认真负责的科学态度。
这次课程设计要求连线仔细认真，不能有半点错误，在刚做这个实验的时候，我就由于粗心没有正确的设置手动开关SW-B和ALU-B，导致存入的数据不正确。
　我在连线过程中也自己总结出了避免出错的方法，就是在接线图上将已经连接好的部分作上记号，连接完后再检查一遍各个分区的条数是否和实验接线图上的一样，如果一样就可以进行下面的实验步骤，就算出错了，改起来也容易多了。

主要讲聚类算法的综述。
这篇文章几乎将各个领域的聚类算法给一网打尽，太好了。
从各种方向上来谈论聚类算法(层次,划分,大数据集,图形,文本聚类,模糊聚类等)，以及聚类的相关问题(如何计算距离,如何确定聚类个数,如果对聚类结果进行评价等)

提出了一种可以实现同种或异种金属材料固态冶金结合的新型激光冲击点焊工艺。
实验中，采用Nd∶YAG激光器发出的脉冲激光驱动厚度为30μm的钛箔产生局部塑性变形，并以超高速撞击厚度为100μm的铝板以实现点焊连接。
当钛箔的飞行距离分别为0.3、0.6、0.9mm时，焊点中心的回弹区域面积依次减小，而结合区域面积依次增大。
采用冷镶嵌技术制样用来观察焊点的截面特征，发现了沿焊点直径方向振幅和周期变化的波形界面和平直型界面。
为研究激光冲击点焊对材料力学性能的影响，应用纳米压痕测试技术测量了垂直于焊接界面方向材料的显微硬度，结果表明焊接界面附近材料的硬度值明显提高。
此外，焊接试样的拉伸剪切测试结果表明，当复板和基板发生有效固态冶金结合时其连接强度较高，失效形式通常是焊点边缘破裂。
激光冲击点焊为厚度在微米级的异种金属箔板的点焊连结开辟了新途径。

本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。
本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。
试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括：1.输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。
2.输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。
本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比，如TSP，01背包，Banana函数，Griewank函数等。
并提供大量工具方法，如KMeans，随机序列生成与无效序列修补方法等等。
对遗传算法的二进制编码，整数编码，实数编码，整数序列编码（用于求解TSP等），粒子群算法的各种拓扑结构，以及两种算法的参数各种更新方式均有实现，并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。
其中还包括对PSO进行离散化的支持接口，和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。
欢迎参考并提出宝贵意见，特别欢迎愿意协同更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。
代码已作为lakeast项目托管在GoogleCode:http://code.google.com/p/lakeasthttp://code.google.com/p/lakeast/downloads/list某些类的功能说明：org.lakest.common中：BoundaryType定义了一个枚举，表示变量超出约束范围时为恢复到约束范围所采用的处理方式，分别是NONE(不处理)，WRAP（加减若干整数个区间长度），BOUNCE（超出部分向区间内部折叠），STICK（取超出方向的最大限定值）。
Constraint定义了一个代表变量约束范围的类。
Functions定义了一系列基准函数的具体实现以供其他类统一调用。
InitializeException定义了一个代表程序初始化出现错误的异常类。
Randoms类的各个静态方法用以产生各种类型的随机数以及随机序列的快速产生。
Range类的实现了用以判断变量是否超出约束范围以及将超出约束范围的变量根据一定原则修补到约束范围的方法。
ToStringBuffer是一个将数组转换为其字符串表示的类。
org.lakeast.ga.skeleton中：AbstractChromosome定义了染色体的公共方法。
AbstractDomain是定义问题域有关的计算与参数的抽象类。
AbstractFactorGenerator定义产生交叉概率和变异概率的共同方法。
BinaryChromosome是采用二进制编码的染色体的具体实现类。
ConstantFactorGenerator是一个把交叉概率和变异概率定义为常量的参数产生器。
ConstraintSet用于在计算过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。
Domain是遗传算法求解中所有问题域必须实现的接口。
EncodingType是一个表明染色体编码类型的枚举，包括BINARY(二进制)，REAL(实数)，INTEGER(整型)。
Factor是交叉概率和变异概率的封装。
IFactorGenerator参数产生器的公共接口。
Population定义了染色体种群的行为，包括种群的迭代，轮盘赌选择和交叉以及最优个体的保存。
org.lakeast.ga.chromosome中：BinaryChromosome二进制编码染色体实现。
IntegerChromosome整数编码染色体实现。
RealChromosome实数编码染色体实现。
SequenceIntegerChromosome整数序列染色体实现。
org.lakeast.pso.skeleton中：AbstractDomain提供一个接口，将粒子的位置向量解释到离散空间，同时不干扰粒子的更新方式。
AbstractF

OA全套设计说明文档OA概要设计说明+功能结果图+数据库设计说明书+详细设计说明书+需求说明

Aspose.Words是一款强大的文档处理库，专为.NET开发者设计，用于在应用程序中创建、编辑、转换和显示MicrosoftWord文档。
这个版本是18.7，涵盖了Core版本，这意味着它支持.NETCore框架，使得跨平台开发变得更加便捷。
无水印和功能限制的特点，使其成为学习和测试的理想选择，但请注意，它不适用于商业用途。
Aspose.Words的核心功能包括：1.**创建和编辑文档**：允许程序员动态创建新的Word文档，或者对现有文档进行编辑。
可以插入文本、图片、表格、形状等元素，调整格式，设置样式和主题。
2.**文档转换**：支持将Word文档转换成多种格式，如PDF、HTML、XPS、EPUB、图像等。
这对于生成报告、网页、电子书或打印预览非常有用。
3.**模板处理**：利用MailMerge功能，Aspose.Words可以从数据源（如数据库、CSV文件或XML）填充模板，生成批量定制的文档，例如信函、发票或证书。
4.**编程接口**：提供直观的API，便于.NET开发者集成到他们的项目中。
无论是C#、VB.NET还是其他.NET语言，都能轻松调用Aspose.Words的功能。
5.**文档比较**：能够比较两个Word文档的差异，并生成合并结果，这对于版本管理和协同工作很有帮助。
6.**渲染和打印**：Aspose.Words可以将文档渲染为高质量的图像，便于在Web应用中预览，也可以直接发送到打印机进行打印。
7.**SkiaSharp依赖**：此版本中提到了NuGet包SkiaSharp1.60.0。
SkiaSharp是一个跨平台的2D图形处理库，用于绘制图形和文本，Aspose.Words可能利用它来增强在.NETCore中的图形渲染能力。
8.**兼容性**：Aspose.Words兼容多种版本的MicrosoftWord文件格式，包括DOC、DOCX、RTF、ODT等，同时也支持OpenXML标准。
9.**性能优化**：由于其高效的内存管理和算法，Aspose.Words在处理大型文档时也能保持良好的性能。
10.**错误处理和调试**：提供了详细的错误日志和异常处理机制，有助于开发者在遇到问题时进行诊断和修复。
Aspose.Words是一个全面且功能强大的工具，对于需要在.NET环境中处理Word文档的开发者来说，它是一个不可或缺的资源。
通过学习和使用Aspose.Words18.7，开发者可以提高工作效率，实现更多复杂的文档操作。
但请务必注意版权问题，确保仅用于非商业目的。

针对工程应用中钢轨监测传感网现场调试的实际需求，研制了一种可用于无线传感网在线调试的网关，设计并实现了网关的硬件电路，开发了由数据接口层、业务逻辑层及用户界面层组成的上位机在线调试软件，制定了一种可减少现场数据丢失率的完整性维护策略。
实验结果表明：研制的在线调试网关数据传输可靠、响应速度快、体积小、便于携带，适用于钢轨监测传感网现场的快速调试和维护。

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。