目录摘要： 31引言 31.1设计背景 31.2设计目的与意义 32总体设计 42.1设计原理 42.2功能设计 42.3系统流程 52.3.1主流程图 52.3.2子流程图 62.4数据结构的设计 62.4.1IP头部数据结构 62.4.2ICMP头部数据结构 73详细设计 73.1ICMP报文分析 73.2程序功能分析 83.2.1使用原始套接字 83.2.2定义IP头部和ICMP头部数据结构 93.2.3填充并发送请求类型的ICMP报文 93.2.4解析数据包 104程序运行结果 115总结 115.1工作小结 115.2存在的问题 115.3改进的方法 12【参考文献】 12

导读：随着业务流量增长，现有架构模式遇到了挑战，有赞业务从2015年开始也经历类似变化，之后，有赞迅速开始朝着业务拆分和服务化方向迈进。
2017年他们在服务化的基础上更近一步，向微服务架构渐变。
2014年公司所有业务（交易、商品、UMP、支付等等）都在一个单体应用中完成，使用PHP开发，满足了公司快速发展(我们姑且称为v1.0)。
2015年到2016期间，随着业务流量增长，现有架构模式遇到了挑战，公司开始朝着业务拆分和服务化方向迈进。
开始采用Java作为开发语言，服务化框架使用公司改进过的Dubbox，支持跨语言服务调用的Nova框架(v2.0)。
2017年在服务化的基础上我们更近一步，向微服

利用java语言编写的动物换位源代码，并且在原基础上做了很多改进。

matlab代码+GUI设计+论文；
版本是MATLAB2017a。
期末做的课程设计，有七种模糊聚类图像分割的比较及分析，HCM、FCM、FCMS、FCMS1、FCMS2、EnFCM、FLICM。

包含二维广义S变换程序和测试程序，用于对图像进行时频分析。
matlab版本R2011b,操作系统为32位win7。
在2G内存下最大只能对84*84的图像进行处理，更大的图像会出现outofmemory的问题。
目前网上还没有这个程序，包括本站，pudn，ilovematlab都没有。
把程序上传到这三个地方，望大家一起来改进它。

matlab潮流程序（牛顿拉夫逊+PQ分解法）有算例，有注解，亲测可用，小规模节点下的结果与BPA结果一致，有兴趣的朋友可以对程序进行改进（比如PV节点转PQ节点处理等）

用contourlet变换的nsct改进算法的图像处理，代码中哟实例，可以加以参考

北京XXX公司因为市场规模扩张，网络化，线上办公等，需要对原有的crm系统进行升级改进。
建立一个，数据共享，统一规划，统一管理，自动办公的线上系统平台。
最终要实现一种客户线上自助业务查询办理，客户业务推送，外延业务拓展，一站式服务。
对内，要实现公司内部信息共享，公司内部资源分配，公司考核校级评定，公司内部办公管理的线上服务平台。
本次项目只是能根据原有CRM项目和公司现在的业务需求重新设计开发，不承担原CRM到新CRM数据迁移工作。

BP算法改进及在MATLAB上的实现-BP算法的改进及其在Matlab上的实现.pdf针对BP算法这种当前前馈神经网络训练中应用最多的算法进行改进，并在MATLAB中实现。

第一章人工神经网络…………………………………………………3§1.1人工神经网络简介…………………………………………………………31．1人工神经网络的起源……………………………………………………31．2人工神经网络的特点及应用……………………………………………3§1.2人工神经网络的结构…………………………………………………42．1神经元及其特性…………………………………………………………52．2神经网络的基本类型………………………………………………62.2.1人工神经网络的基本特性……………………………………62.2.2人工神经网络的基本结构……………………………………62.2.3人工神经网络的主要学习算法………………………………7§1.3人工神经网络的典型模型………………………………………………73．1Hopfield网络…………………………………………………………73．2反向传播(BP)网络……………………………………………………83．3Kohonen网络…………………………………………………………83．4自适应共振理论(ART)……………………………………………………93．5学习矢量量化（LVQ）网络…………………………………………11§1.4多层前馈神经网络（ＢＰ）模型…………………………………………124．1BP网络模型特点 ……………………………………………………124．2BP网络学习算法………………………………………………………134.2.1信息的正向传递………………………………………………134.2.2利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播………………144．3网络的训练过程………………………………………………………154．4BP算法的改进………………………………………………………154.4.1附加动量法………………………………………………………154.4.2自适应学习速率…………………………………………………164.4.3动量-自适应学习速率调整算法………………………………174．5网络的设计………………………………………………………………174.5.1网络的层数…………………………………………………174.5.2隐含层的神经元数……………………………………………174.5.3初始权值的选取………………………………………………174.5.4学习速率…………………………………………………………17§1.5软件的实现………………………………………………………………18第二章遗传算法………………………………………………………19§2.1遗传算法简介………………………………………………………………19§2.2遗传算法的特点…………………………………………………………19§2.3遗传算法的操作程序………………………………………………………20§2.4遗传算法的设计……………………………………………………………20第三章基于神经网络的水布垭面板堆石坝变形控制与预测§3.1概述…………………………………………………………………………23§3.2样本的选取………………………………………………………………24§3.3神经网络结构的确定………………………………………………………25§3.4样本的预处理与网络的训练……………………………………………254．1样本的预处理………………………………………………………254．2网络的训练……………………………………………………26§3.5水布垭面板堆石坝垂直压缩模量的控制与变形的预测…………………305．1面板堆石坝堆石体垂直压缩模量的控制……………………………305．2水布垭面板堆石坝变形的预测……………………………………355．3BP网络与COPEL公司及国内的经验公式的预测结果比较…35§3.6结论与建议………………………………………………………………38第四章BP网络与遗传算法在面板堆石坝设计参数控制中的应用§4.1概述………………………………………………………………………39§4.2遗传算法的程序设计与计算………………………………………………39§4.3结论与建议…………………………………………………………………40参考文献…………………………………………………………………………

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。