对接真实数据从0开发前后端分离企业级上线项目课程介绍与开发前的准备工作、开发环境搭建与开发工具使用技巧、项目初始化与基于模块化的脚手架搭建、项目通用功能开发、用户模块开发、商品模块开发、购物车模块开发、订单模块开发、支付模块开发、后台管理系统介绍（附赠内容）、数据统计和SEO优化、课程总结与下期内容展望、线上环境配置与项目自动化发布项目上线效果请浏览：www.lqsxww.cn

《优化建模与LINDO、LINGO软件》源程序，包含数学建模常用lingo优化程序。

系统辨识与自适应控制是控制理论中的两个关键领域，它们在自动化、机器人技术、航空航天、过程控制等众多IT行业中有着广泛的应用。
本压缩包文件包含的资源可能是一系列关于这两个主题的编程代码实例，旨在帮助学习者理解和实践相关算法。
系统辨识是通过收集系统输入和输出数据来构建数学模型的过程，这些模型可以描述系统的动态行为。
在实际应用中，系统辨识通常涉及时间序列分析、最小二乘法、状态空间模型以及参数估计等技术。
通过对系统进行建模，我们可以预测系统响应、优化性能或诊断故障。
例如，对于一个工业生产线，系统辨识可以帮助我们理解机器的运行特性，以便于提高生产效率或预防设备故障。
自适应控制则是控制理论的一个分支，它允许控制器根据系统的未知或变化特性自动调整其参数。
在自适应控制中，关键概念包括自适应律、参数更新规则和不确定性估计。
自适应控制器的设计通常包括两个部分：一是固定结构的控制器，用于处理已知的系统特性；
二是自适应机制，用于处理未知或变化的部分。
例如，在自动驾驶汽车中，自适应控制系统能够实时调整车辆的行驶策略以应对路面条件的变化或驾驶环境的不确定性。
这个压缩包可能包含以下内容：1.**源代码**：可能包含用各种编程语言（如Python、Matlab、C++等）实现的系统辨识和自适应控制算法，例如最小二乘法估计、卡尔曼滤波器、自适应PID控制器等。
2.**数据集**：可能提供了实验数据或模拟数据，用于测试和验证识别算法和自适应控制器的效果。
3.**教程文档**：可能包括详细的步骤说明，解释如何运行代码、解读结果以及如何将理论知识应用于实际问题。
4.**示例问题**：可能涵盖各种工程问题，如机械臂控制、过程控制系统的稳定性分析等，以帮助学习者深入理解这两个领域的应用。
通过学习和实践这些代码，学习者不仅可以掌握系统辨识和自适应控制的基本理论，还能提升编程和解决实际问题的能力。
在IT行业中，这样的技能对于从事控制系统的开发和优化工作至关重要，无论是物联网(IoT)设备、智能机器人还是复杂的自动化生产线，都需要这样的技术来确保系统的高效、稳定运行。

相比之前的那个【简单版】登录界面，该模板新增：1、js回车事件，并且能够兼容多个浏览器；
2、界面布局的层次结构优化；
3、按钮监听响应事件的实现方式优化；
4、包含全屏方法的实现；
5、连个div块的叠加；
---------------------------以下为上个版本介绍---------------------------用html、JS、css写的一个登录界面的网页。
可以进行用户名、密码判断；
界面跳转。
当然，该例子主要是展示css对页面的美化效果。

系统功能：　　1、当日固顶游戏到时间自动提升，自动排序，采用轮换功能，每个游戏都可能排在第一位；
　2、后台批量发布、固顶、审核、删除，等信息灵活管理；
　3、任意在线发布各类游戏、家族信息，管理员可在后台审核显示；
　4、首页定时自动刷新，后台设置时间，通宵推荐，精品推荐功能；
　5、游戏可按照天数置顶精品，到时间自动消失；
　6、强大的html自动生成功能，优化技术，使浏览速度更快；
　7、强大的广告管理功能，分二种样式显示，支持天数，到期广告自动关闭；
　8、管理员分权限管理，普通管理和超级管理，累了可以找个管理；
　9、游戏类型自由设置，随您选择做哪款游戏的发布网；
　10、友情连接分首页连接与分页连接，添加时自由控制；
　11、广告联系页面设置，后台自由设置，自动生成html；
　12、导航管理功能，分顶部导航和底部，自由添加编辑；
　13、强大的文章，下载模块，后台管理操作，添加，编辑，删除，前台SEO优化上、下篇调用；
　14、文章及下载模块支持无限分类功能，每个软件单独一个页面，自动生成html；
　15、游戏搜索查找功能，彻底解决内存益处的问题；
　16、所有游戏单一页面功能，无限分类，每个游戏一个页面，自动生成html；
　17、家族采用排名式，点击最高的会排在首位，引导人气；
　18、优化所有代码！使其运行更快；
　19、批量而自动化的游戏采集系统，如：时间选择、条数控制、游戏类型、线路选择、字符过滤、版本选择；
　20、更多功能请在使用过程中体验，全后台设置管理，安全，稳定，方便!

地理模拟与优化系统GeoSOS，由中山大学黎夏等开发。

粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM），用粒子群优化算法优化的极限学习机，可用于数据的回归和分类，实测比单纯的极限学习机精度高的多。

天牛须搜索算法介绍及MATLAB代码，简单易用，适用于优化问题的求解。

L-M优化算法和贝叶斯正则化算法训练BP网络matlab代码，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据

粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。

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。