FastParticles支持1.7.10至1.16的简单Bukkit粒子API。
:warning:如果不需要1.7/1.8支持,则不需要此库,而应只使用Bukkit方法:和。
:warning:产品特点易于使用不要在兼容的Bukkit版本中使用反射支持所有版本上的所有粒子数据适用于1.13+(有无旧粒子)如何使用在插件中添加FastParticlesMavenorg.apache.maven.plugins
2025/2/10 11:54:19 12KB api minecraft bukkit spigot
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粒子群算法约束多目标优化matlab代码
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液相脉冲激光烧蚀法(PLAL)具有绿色环保、适用范围广及可制备复合材料等优点,受到学术界的广泛关注,但是较低的制备效率限制了它进一步发展。
将微流控技术与液相脉冲激光烧蚀法相结合,在硅基微流控芯片中实现了快速高效制备晶格型(400~800nm)和球型(100~300nm)硅纳米结构。
通过扫描电子显微镜和光谱仪对其形貌结构及分布情况进行了测试表征,获得了微流控流速、激光烧蚀功率与纳米粒子制备效率之间的关系。
该方法将液相脉冲激光烧蚀法的最高制备效率提高了30%以上,达到87.5mg/min,为将来液相脉冲激光烧蚀法工业化生产提供一种新的技术路线。
2025/2/5 21:46:57 6.27MB 激光制造 液相脉冲 制备效率 微流体
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Unity3D特效光圈特效Effect6Type资源包,内涵6种光效果粒子。
2025/1/30 9:53:41 6.9MB 光圈特效 Unity3D特效
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给出基于量子粒子群的支持向量机的matlab代码,可以用傅里叶变化、小波变化等多种数据,留一法检测分类正确率
2025/1/30 7:58:02 2KB 量子粒子群 支持向量机 代码
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分析了支持向量机(supportvectormachine,SVM)目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。
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在MATLAB中,分别使用粒子群算法(PSO)和嵌套粒子群算法(NestedPSO)实现经济调度。
代码结构清晰,并配有详细注释。
2025/1/22 8:02:24 17KB pso 粒子群算法 matlab
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一种基于改进粒子群算法的PID参数整定方法,使用粒子群算法对PID参数优化。
2025/1/13 8:34:03 1.25MB 粒子群算法 PID
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1基于遗传算法的TSP算法(王辉)2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法(史峰)3基于遗传算法的BP神经网络优化算法(王辉)4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱(王辉)5基于遗传算法的LQR控制优化算法(胡斐)6遗传算法工具箱详解及应用(胡斐)7多种群遗传算法的函数优化算法(王辉)8基于量子遗传算法的函数寻优算法(王辉)9多目标Pareto最优解搜索算法(胡斐)10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法(史峰)11基于免疫算法的柔性车间调度算法(史峰)12基于免疫算法的运输中心规划算法(史峰)13基于粒子群算法的函数寻优算法(史峰)14基于粒子群算法的PID控制优化算法(史峰)15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法(史峰)16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法(史峰)17粒子群算法工具箱(史峰)18基于鱼群算法的函数寻优算法(王辉)19基于模拟退火算法的TSP算法(王辉)20基于遗传模拟退火算法的聚类算法(王辉)21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化(胡斐)22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化(郁磊)23基于蚁群算法的二维路径规划算法(史峰)24基于蚁群算法的三维路径规划算法(史峰)25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测(郁磊)26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别(郁磊)27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别(郁磊)28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断(郁磊)29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测(郁磊)30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究(郁磊)
2025/1/13 3:54:45 1.92MB 算法 机器学习 matlab
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很耐斯的动画插件,必须点赞啊,不会用的可以私聊我的。
嘻嘻
2025/1/12 10:54:26 126KB polyFx3.2 3dmax 动画插件 建筑生长动画
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡