编写的连续潮流计算电压稳定裕度。
基于case9的算例。
可通过改进的连续潮流法来求取零碎的静态电压稳定裕度

Angular-alltomp3-app.zip,下载并转换带有完整标签（标题、艺术家、流派、封面、歌词）的MP3格式的YouTube、SoundCloud和Spotify,Angularjs于2016年发布，是Angularjs的重写版。
它专注于良好的移动开发、模块化和改进的依赖注入。
angular的设计目的是全面处理开发人员的web应用程序工作流。

SerialPlot接受3种不同类型的数据输入：*简单的二进制流，支持不同的数字格式（无符号/有符号-8/16/32位和浮点数）*CSV格式的ASCII数据*用户定义的自定义帧格式（帧开始字节，帧大小，校验和等）。
您可以拍摄当前视图的快照并将其存储在CSV文件中。
您也可以从CSV文件加载它们，方便查看。
用户也可以通过点击定义“命令”发送到串口设备。
命令可以用HEX或ASCII格式定义。
SerialPlotv0.10.0发布哈桑YavuzÖzderya•09/03/2017在15:19•0评论SerialPlot0.10发布。
此版本带来了一些功能改进，次要功能和错误修复。
现在，您可以设置2个选项，而不是“样本数”选项卡中的“样本数”选项。
“缓冲区大小”和“绘图宽度”。
“缓冲区大小”是保存在内存中的样本总数，“绘图宽度”是在X轴上一次绘制的最大样本数。
要查看以前的样本，只需使用X轴滚动条。
这个区别的主要原因是表现。
以前，您无法将样本数量设置得太高，因为SerialPlot试图一次绘制所有数据。
现在您可以将“缓冲区大小”设置为1.000.000，只要保持“绘图宽度”较小，很可能就可以了。
另一个好处是，有时当你频繁地更改数据时，缩放出路并不意味着太多，您也可以在X轴上保持一定的缩放级别，以便能够看到任何细节。
如果你喜欢旧的行为，你总是可以设置缓冲区大小选项相同的数量作为绘图宽度，它应该没事。
请记住，虽然“绘图宽度”选项有一个较小的限制，然后“缓冲区大小”出于功能的原因。
一张纸条;功能改进没有完成。
我仍在进行一些改进，以增加“缓冲区大小”限制。
现在您可以设置RS232控制信号（DTR，RTS），并从“端口”选项卡查看输入信号（）状态。
能够设置DTR信号是一个要求的功能，以便SerialPlot可以与ArduinoLeanardo板一起使用。
我们现在也有一个更新检查器。
您可以从“帮助”菜单启动它。
除非您禁用了SerialPlot，否则每天会检查一次更新。

在matlab上仿真运转，结果比LEACH算法表现更好。

使用于QR码信息加密的RC4改进算法

青鸟租房系统，代码齐全完整及SQL语句。
经过大家的提议不断的改进，曾经完全达标，大家万可放心下载使用。

WPF自定义MessageBox完善版(源码放送)本人构建的可制定风格的WPF版MessageBox.详情请移步博客园:http://www.cnblogs.com/Vito2008/p/MessageBox.html欢迎转载,欢迎拍砖.改为免费了,请多多支持原创撒!本资源为http://www.cnblogs.com/Vito2008/p/MessageBox.html文章中的改进版本.部分代码与文章不符.

SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进，选择其中三个城市进行拟合仿真SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进，选择其中三个城市进行拟合仿真SEIR结合学报与之前博客结合所做的一些改进，选择其中三个城市进行拟合仿真

图像分割是图像分析中最关键的任务之一。
阈值确定无疑是最受欢迎的细分方法之一。
在阈值方法中，最小交叉熵阈值（MCET）由于其简单性和阈值的测量精度而被广泛采用。
虽然在二级阈值化的情况下MCET是有效的，但是当涉及多级阈值以穷举搜索多个阈值时，MCET会遇到昂贵的计算。
提出了一种基于遗传算法的改进方案，用于多级MCET中固定阈值的选择。
该方案使用递归编程技术来降低多层MCET中目标函数的计算复杂性。
然后，提出了一种遗传算法来搜索几个接近最优的多级阈值。
根据经验，通过穷举搜索，我们的方案获得的多个阈值与最佳阈值非常接近。
在各种图像上对该方法进行了评价，实验结果表明了该方法在真实图像上的有效性和可行性。

针对传统光线投射算法在三维场景中绘制大量烟雾数据时存在计算资源消耗大、绘制速度缓慢等一系列问题,提出一种基于改进光线投射算法的室内烟雾可视化方法。
将三维数据场按照统一大小划分成均匀的数据块,求出光线穿越数据块时入射点和出射点的中点位置,利用视点和中点之间的距离比例来调整采样频率,从而获得重采样点的位置。
再通过对光线上的重采样点进行分级分组操作,对处于不同级别的采样点采取不同的插值策略,最初使用图像合成算法完成光线上重采样点数据值的映射,得到室内烟雾的渲染效果。
实验结果表明,该方法是可行且有效的,与现有的光线投射算法相比,在保证绘制图像真实性和稳定性的前提下,改进过后的光线投射算法极大地减少了渲染过程中重采样和线性插值时的计算量,同时帧率能够稳定保持在75frame·s-1左右,可满足不同室内场景下烟雾的实时绘制要求。

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。