数据挖掘的上机实验，包括文档和代码，是用c++实现的，用于电影推荐。
本实验通过6040个用户对3952部电影的100多万条评价，利用基于网络结构的链路预测算法，使用二分法模型，将用户和产品看成抽象的节点，把用户对产品的选择关系构建成二部图，以此预测用户潜在喜爱的电影，将排序靠前的电影推荐给该用户，并预测其准确性。

应用ARMA法进行结构模态识别的matlab程序

提供了解非线性方程组的matlab源程序，非常实用，对学习拟牛顿法很有帮助

潮流计算c++程序pq分解法含源程序、输入文件、输出文件

用变异系数法计算权重的matlab小代码程序

经典教材，详细介绍了无网格方法的发展历程，对其中加权余量法和试探函数进行了详细的介绍，之后分别从elementfreegalerkin等方面介绍无网格方法。
最后介绍了无网格方法的工程应用。

牛拉法的matlab代码，可收敛至118节点，内附程序说明和代码注释

基于matlab的PQ分解法计算潮流，对从事电力系统行业的人很有帮助！

汽车工业已经成为我国工业第五大支柱产业,其产业链长、关联度高、消费拉动大,被业内人士公认为涉及面最广、技术复杂程度最高的领域之一,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。
而推动汽车行业发展的重点在于汽车物流的发展。
在由供应物流、生产物流和销售物流组成的汽车供应链体系中,汽车零部件物流是整个汽车供应链的源头、是最复杂的环节,涉及数百家零部件供应商和上万个零部件种类。
而提高供应物流运作效率的关键在于选择何种物流运作模式进行运输调度。
汽车零部件物流采用循环取货模式设计的车辆路径进行零部件配送,可以有效地降低运输费用和包装费用,从而降低整个供应链的成本。
循环取货车辆路径问题特点是取货车辆按照设计好的路径在规定的时间窗口内从供应商处将货物运送至汽车厂,同时将从汽车厂返回的空箱送回供应商处。
循环取货是小批量、多频次、及时的、闭环拉动式的取货模式,具有节省库存,提高送货质量和物流运作效率的优点,对降低整个汽车供应链的成本具有重要的作用。
基于以上分析,本文运用物流工程学、运筹学、计算机科学等方法,对汽车供应物流循环取货的关键问题—车辆路径问题进行研究。
首先结合所研究问题的背景和意义及国内外研究现状,提出了本文的研究重点及思路,并系统地阐述了汽车物流、循环取货、车辆路径问题及禁忌搜索算法的相关理论。
其次,建立了循环取货车辆路径问题的数学模型,并进行了拆分约束、重量约束和时间窗约束。
最后，对禁忌搜索法进行改进，同时对各个要素进行设计。
同时,结合本文给出循环取货的具体算例，用C#编程实现本文设计的算法进行算例求解对初始数据进行拆分和不拆分的判断，进行数据分析，证明本文所建立模型的合理性。

自己写的一个TMP100的程序，经过测试，TMP175也可以用，采用的是触发式节能模式，最常用的模式。
通过串口返回值（注意用字符显示模式！）

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。