高清无偏移的谷歌卫片地图对于工程测绘、水利水电、石油勘探等行业的重要性不言而喻。
互联网上也有很多ArcGIS插件可以加载地图，但这些地图数据也都是加偏移了的。

5.1试编写一个汇编语言程序，要求对键盘输入的小写字母用大写字母显示出来。
5.2编写程序，从键盘接收一个小写字母，然后找出它的前导字符和后续字符，再按顺序输出5.3将AX寄存器中的16位数分成4组，每组4位，然后把这四组数分别放在AL、BL、CL、DL中。
5.4试编写一程序，要求比较两个字符串STRING1和STRING2所含字符是否相同，若相同则显示‘MATCH’,若不相同则显示‘NOTMATCH’。
5.5试编写一程序，要求能从键盘接收一个个位数N，然后响铃N次。
5.6编写程序，将一个包含有20个数据的数组M分成两个数组：正数数组P和负数数组N，并分别把这两个数组中的数据的个数显示出来。
5.7试编制一个汇编语言程序，求出首地址为DATA的100D字数组中的最小偶数，并把它放在AX中。
5.8把AX中存放的16位二进制数K看作是8个二进制的“四分之一字节”。
试编写一个程序，要求数一下值为3（即11B）的四分之一字节数，并将该数在终端上显示出来。
5.9试编写一汇编语言程序，要求从键盘接收一个四位的十六进制数，并在终端上显示与它等值的二进制数。
5.10设有一段英文，其字符变量名为ENG，并以$字符结束。
试编写一程序，查对单词SUN在该文中的出现次数，并以格式”SUNXXXX“显示出次数。
5.11从键盘输入一系列以$为结束的字符串，然后对其中的非数字字符进行计数，并显示出计数结果。
5.12有一个首地址为MEM的100D字数组，试编制程序删除数组中所有为零的项，并将后续项向前压缩，最后将数组的剩余部分补上零。
5.13在STRING到STRING+99单元中存放着一个字符串，试编制一程序测试该字符串中是否存在数字，如有，则把CL的第五位置1，否则置0.5.14在首地址为TABLE的数组中按递增次序存放着100H个16位补码数，试编写一个程序把出现次数最多的数及其出现的次数分别放在AX和CX中。
5.15数据段中已定义了一个有N个字数据的数组M，试编写一程序求出M中绝对值最大的数，把它放在数据段的M+2n单元中，并将该数的偏移地址存放在M+2（n+1）单元中。
5.16在首地址为DATA的字数组中，存放了100H个16位补码数，试编写一个程序求出它们的平均值放在AX寄存器中；
并求出数组中有多少个数小于此平均值，将结果放在BX寄存器中。
5.17试编写一个程序，把AX中的十六进制数转换为ASCII码，并将对应的ASCII码依次存放到MEM数组中的四个字节中，例如：当（AX）=2A49H时，程序执行完后，MEM中的4个字节的内容为39H，34H,41H和32H。
5.18把0~100D之间的30个数存入以GRADE为首地址的30个字数组中，GRADE+i表示学号i+1的学生的成绩。
另一个数组RANK为30个学生的名次表，其中RANK+i的内容是学号为i+1的学生的名次。
编写一程序，根据GRADE中的学生成绩，将学生名次填入RANK数组中。
5.19已知数组A包含15个互不相等的整数，试编写一程序，把既在A中又在B中出现的整数存在于数组中C中。
5.20设在A,B和C单元中存放着三个数，若三个数都不是0，则求出三树之和并存放于D单元中；
其中有一个数为0，则把其他两个数也清零。
试编写此程序。

LibNoise分形噪声函数库的JAVA翻译版，个人开发，仅供参考。
包中包含：异常模块:noise.Exceptionnoise.ExceptionInvalidParam无效的参数异常。
noise.ExceptionNoModule无模块异常，无法检索到该源模块noise.ExceptionOutOfMemorynoise.ExceptionUnknown模型模块：noise.model.Line线noise.model.Plane平面noise.model.Sphere球体noise.model.Cylinder圆柱发生器模块：noise.module.Perlin培林噪声 noise.module.RidgedMulti脊多重分形噪声noise.module.Billow巨浪 value=|perlin_value|*2-1.0;noise.module.Voronoi细胞噪声,Voronoi图noise.module.Const常量 value=const;noise.module.Cylinders圆柱noise.module.Checkerboard棋盘格 value=(floor(x)&1^floor(y)&1^floor(z)&1)!=0?-1.0:1.0;noise.module.Spheres球体选择器模块：noise.module.Select选择noise.module.Blend混合 value=((1.0-(modules[3].value+1)/2)*modules[0].value)+((modules[3].value+1)/2*modules[1].value);修饰器模块：noise.module.Invert倒置 value=-value;noise.module.Abs绝对值 value=|value|;noise.module.Clamp截取 value=(valueupperBound?upperBound:value);lowerBound:下截取值;upperBound:上截取值noise.module.Curve曲线 value=noise.module.Curve.ControlPoint控制点noise.module.ScaleBias偏移缩放， value=value*scale+offsetnoise.module.Turbulence湍流 value=modules[0].getValue(x+modules[1].value*power,y+modules[2].value*power,z+modules[3].value*power);noise.module.Exponent指数 value=(pow(abs((value+1.0)/2.0),exponent)*2.0-1.0);组合模块：noise.module.Add添加 value=modules[0].value+modules[1].value;noise.module.Max最大值 value=max(value);noise.module.Min最小值 value=min(value);noise.module.Multiply乘法 value=modules[0].value*modules[1].value;noise.module.Power权重 value=pow(modules[0].value,modules[1].value);变压模块：noise.module.Displace位移替换，扭曲value=modules[0].getValue(x+modules[1].value,y+modules[2].value,z+modules[3].value);noise.module.RotatePoint点旋转noise.module.ScalePoint点缩放,轴缩放 value=modules[0].getValue(x*xScale,y*yScale,z*zScale);noise.module.Terrace露台，梯台noise.mod

本代码是李纯明博士提出的有偏移场的水平集图像分割算法

课程实验，QT写的界面，1)可以输入需要捕获的数据包数量，输出每个数据包的相关字段值（包括版本、总长度、标志位、片偏移、协议、源地址与目的地址）。

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

武汉大学计算机学院商务智能课后作业1请思考数据挖掘可能会遇到哪些法律问题，可能会和哪些法律有关，请举出具体例子并讨论；
Skewness是什么，请计算对称正态分布，正偏移和负偏移时候的Skewness的指（请自行拟定数据分布具体数值）

OFDM系统频偏估计与补偿有部分代码，2种频率偏移估计方法

适用于人类可读日期的Python剖析器•••••首要特色反对于多少乎齐全现有的日期格式：相对于日期，相对于日期（"twoweeksago"或者"tomorrow"），功夫戳等。
反对于。
语言自动检测经由可自定义的行为。
反对于。
反对于带时区缩写或者UTC偏移量的日期（"August14,2015EST"，"21July201310:15pm+0500"...）较长的文本。
若何使用使用dateparser剖析日期的最直接方式是使用dateparser.parse()函数，该函数包装了模块的大大都成果。
＞＞＞importdateparser＞＞＞dateparser.parse('Fri,12Dec201410:55:50')datetime.datetime(2014,12,12,10,

首要成果：一、AutoCAD帮手货物，搜罗标注、文字、图层、曲线、组等百余个适用货物。
二、桥位平面图绘制成果。
按实际坐标绘制。
三、桥型图及墩台普通结构图的画图成果（部份实现）。
四、桥梁标高及桩位坐标的盘算与出图（已经在四条以上的高速公路方案中患上到使用）。
五、路途上纵情桩号信息盘问（如方案标高、地面标高、填挖高、横坡、桩位坐标、相关平竖曲线等）六、路面上纵情点的信息盘问（可盘问指定点的斜长、切线偏移值、曲线偏移值、对于应路途桩号、标高、坐标等。
）七、钢筋大样标注、编纂及工程数目统计。
八、地质钻孔数据管理、基桩长度盘算及绘制钻孔柱状图。
九、从地形图中提取地面线（路途可所以多条首尾相连的曲线）数据及地面线绘制。
十、另外大宗适用的小货物

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。