为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。

题目描述请输出无向连通图最小生成树权重之和。
输入第一行是2个整数,分别表示顶点个数n和边数m。
接下来的m行中,每一行第一个整数表示边的开始顶点，第二个表示边的结束顶点，第三个表示这条边的权重。
(测试数据中保证图是连通图；
没有自环；
两个顶点之间只有一条边；
0＜权重＜100(可以相等)；
n＜=50;m＜=1000；
)输出输出无向连通图最小生成树权重之和。
样例输入610126131145235253345356364462566样例输出15

在论述分数微分方程之前,先说明分数微积分是必要的.所谓分数微分或积分,不是指一个分数或者一个分式函数的微分或积分,而是指微分的阶数及积分的次数不是整数,它可以是任意实数,乃至是复数.仅仅由于习惯的原因才坚持这个名称.由于分数微分、积分有多种定义格式,为明确起见,本文除非特别指明,都采用Riemann-Liouville(简称R-L)意义下的分数积分和微分[1-3].我们可以从多次积分、积分变换、广义函数、常微分方程,以及类似经典积分微分作为“和”与“差”的极限等各种途径来定义R-L分数积分与微分.设ν∈(0,1),a,b∈R,a

本来开发计算器,发现要用到大数运算，于是写了本代码。
包括大数的加减乘除，开方，包括浮点，符合处理。
纯C语言，在VS2010上测试OK，未知BUG若干。

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1、应用场景：防止请求参数被恶意修改；
比如在对接第三方支付的时候，第三方会要求参数按照ASCII码从小到大排序。
2、文章：https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/1081957213、【可选】针对签名数组ASCII码排序进行优化(先按照数组元素的class类型进行分组，其中的子数组是字符串类型的话，就对其进行排序之后再重新组合到新的数组中。
然后再进行遍历递归拼接)

用算法程序集（C语言描述）（第三版）+源代码第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预报校正法10.11全区间积分的

轨道力学基本子程序，包括：位置速度和轨道根数相互转换；
地球引力场系数；
JPL精密历表；
RKF78数值积分器；
......

z1.综合应用“深度优先搜索”、“宽度优先搜索”、“启发式搜索”这三种人工智能搜索技术的基本知识以及程序设计的相关知识。
z2.通过设计一个八数码问题求解程序，学习、了解状态空间搜索的思想，进一步加深对人工智能课程相关启发式搜索的理解。
z实验内容1.针对八数码问题，在Windows环境下用C/C++语言(Java语言)实现几种搜索算法(最好是图形界面)：y深度优先搜索P23y宽度优先搜索P24y启发式搜索算法（h1(n)=W(n)“不在位”的将牌数）P28y启发式搜索算法（h2(n)=P(n)将牌“不在位”的距离和）P40y启发式搜索算法（h3(n)=h(n)＝P(n)+3S(n)）P462.随机产生或手动输入初始状态，对于同一个初始状态，分别用上面的5种方法进行求解，并对比结果

中科大关于数模混合设计的资料，非常适合入门学习，墙裂推荐。

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。