包含了一个内点约束的最优控制问题MATLAB数值求解，示例程序，非常简单，适用于初学者。
需要曾经安装GPOPS-II软件包。

简略的PSO算法用来进行参数寻优，从而优化SVM的惩罚参数c和核参数g

水下声学模型现今通常用于预报海上试验计划和设计最优声呐系统的声学环境以及预测海上声呐功能。
建模业己成为研究者和分析家在实验室条件下模拟声呐功能的主要方法。
本文通过对典型舰船辐射噪声的特性研究，采用RatinoalSpecrta建模方法，建立舰船辐射噪声的经验模型，并采用设计的自适应FRI滤波器，进行了计算机模拟，通过仿真试验验证了该方法的有效性和实用性。
该方法能够较真实地模拟出宽带舰船噪声，能够较好地用于检验被动声呐信号处理算法的功能。
主要研究内容包括:

SPECCPU引见、测试、调优SPECCPU引见、测试、调优SPECCPU引见、测试、调优SPECCPU引见、测试、调优SPECCPU引见、测试、调优

tsplib上的数据att48，这是一个对称TSP成绩，城市规模为48，其最优值为10628.其距离计算方法参见我的博客。

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

品优购项目数据库，数据库sql脚本大家好好进修。

1) 乘客查询模块a) 线路查询能够查询各个线路的信息。
如，17路的信息。
（如起点、终点，行经站点。
。
。
）b) 站点信息查询能够查询各个站点的信息。
如，烟台大学站点的信息。
（如，地理位置，过路车辆，始发车辆）c) 站站查询从站点A到站点B的路线d) 乘车最优路线选择从地点A到地点B的乘车最优路线2) 管理人员模块a) 线路管理对所有线路能够进行增删改查询排序的管理b) 站点管理对所有站点能够进行增删改查询排序的管理c) 车辆管理对所有车辆能够进行增删改查询排序的管理d) 车辆发车表每个线路一天的车辆发车表。
如：5:00鲁F12345,5:20：鲁F2345.。
。
e) 车辆动态图表某一霎时，全体车辆所在的位置，如，上午10:00鲁F123435烟大北门，鲁F2345文经学院3) 统计模块a) 站点乘客分布一个站点乘坐某线路车的人数总和一个站点乘坐车的人数总和b) 线路乘客分布一趟的车载人数总和。
如17路上午10:00发车的载人数一天的一个线路的载人数总和。
如17路一天的载人总和整个公交系统的载人总和。
c) 车辆聚集度一个站点所经车辆的数目

这个算法是遗传算法和粒子群优化算法互相结合的matlab程序，优化效率提高很多，不会陷入局部最优

在MATLAB中利用蚁群算法进行优化PID参数，function[Pid_kp_Opertimizer,Pid_ti_Opertimizer,Pid_td_Opertimizer,Overshoot,Tr,Ts]=OptimizerPID1(m,NC_max,Alpha,Beta,Rho,Q)%%次要符号说明%%NC_max最大迭代次数%%m蚂蚁个数%%Alpha表征信息素重要程度的参数%%Beta表征启发式因子重要程度的参数%%Rho信息素蒸发系数%%Q信息素增加强度系数%%输出分别表示：PID三个最优参数、超调量、上升时间、下降时间在运次程序之前，要先加载OptimizerPID.slx文件，然后再运行OptimizerPID.m文件，这个函数需要相应的参数才能运行，参数的含义在代码已经写出来了。

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。