MATLAB源码集锦-改进蚁群算法求解连续空间优化成绩代码

第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。
第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边功能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。

基于改进方向波变换的泡沫图像加强新方法

随着Internet的迅速发展，当今电子商务已接被广大的互联网用户所接受，网上书店系统作为其中的一部分也有了迅速的发展。
当然，网上书店系统目前主要是以B2C的方式进行经营，通过网上开店的方式向读者出售书本。
国内著名的两大书店，当当网与卓越网，他们售书的理念很简单，读者可以自己寻找自己喜爱的书。
对于读者来说，无需为寻找一本自己想要的书好奔波于城市的各个角落，无需因为时间问题而错过了新书的首发式，或者因为时间问题而去不了书店，网上书店系统，只需你有一台可以连上互联网的电脑，就可以按照自己的兴趣检索到自己想要的书本。
而关键的一点，就是他们只是基于B2C的，只有自己在卖书，而我们所要改进的就是引入C2C经营理念，增加了读者售书的功能，读者可以对来说已经不需要的书本售给需要它的人，当然不是免费的，系统按照设定的比率进行收费，实现额外的营运收入。
UMTS论坛近日表示，2007年初全球使用WCD-MA技术的3G用户将突破1亿大关，加上5000万使用cdma20001xEV-DO技术的用户，全球使用各种技术的3G用户将超过1.5亿。
UMTS论坛指出，2007年将是一个3G市场迅猛发展的年头，特别是WCDMA技术被普遍采用。
按照目前的发展势头，预计全球使用各种技术的3G用户数将在2007年底一举超过2.75亿。
到2010年底，全球3G用户数将接近8亿，其中使用WCD-MA的用户数将占到用户总数的75%。
UMTS论坛还称，到2010年，全球所有手机用户(包括使用2G和3G技术)将超过40亿，几乎是目前数量的两倍。
届时，WCDMA用户也将超过6亿，占到整个手机用户数的14.2%。
网上书店正是基于这种市场潜力，面向中小型图书销售商而开发的，力争为中小型书店提供一款功能完善、界面友好、功能可靠的网上销售软件。

代码范例列表第1章示例描述：本章演示如何开始使用JDK进行程序的开发。
HelloWorldApp.java第一个用Java开发的应用程序。
firstApplet.java第一个用Java开发的Applet小程序。
firstApplet.htm用来装载Applet的网页文件第2章示例描述：本章引见开发Java的基础语法知识。
accumulationByDoWhile.java用do~while语句写的累加程序accumulationByFor.java用for语句写的累加程序accumulationByWhile.java用while语句写的累加程序boolExample.java演示boolean变量的程序charExample.java演示char变量的程序compare.java演示前缀、后缀自加之间区别的程序constCharExample.java演示转义字符converseNumber.java逆向输出数字daffodilNumber.java求水仙花数division.java演示整除结果errorCompoundVariable.java错误使用局部变量示例factorial.java求阶乘Fibonacci.java求Fiblnacci数列GcdAndGcm.java求最大公约数和最小公倍数errorInit.java演示变量初始化错误的程序integerExample.java演示各种整型变量的使用isPrime.java判断素数leapYearByIf.java用if语句判断闰年leapYearByLogical.java用逻辑表达式判断闰年lowToUpper.java小写字母转换成大写字母lozengeStar.java输出一个由*组成的菱形multiplyTable.java求乘法口诀表narrowingConversion_1.java缩减转换引发错误示例1narrowingConversion_2.java缩减转换引发错误示例2notMultipleOfThree.java把100-200之间不能被3整除的数输出outputByDoWhile.java用while循环随机输出数据outputByWhile.java用do~while循环随机输出数据outputMax.java求两个数中的最大数overflowExample.java演示溢出precedence.java演示自加运算符的优先级primeNumber.java输出100-200之间的所有素数ranking.java评定成绩等级rankingBySwitch.java用switch语句评定成绩等级realExample.java演示浮点数的有效位数remainder.java取余运算示例showBreak.java利用标号语句跳转出所有循环嵌套showCount.java循环计数示例showDoubleLoop.java演示双重循环showDoubleLoopSe.java改进的双重循环showOrder_1.java演示操作数求值顺序示例1showOrder_2.java演示操作数求值顺序示例2sign.java用条件运算实现符号函数示例signByIF.java用if语句实现符号函数示例triangleStar.java输出一个由*组成的直角三角形upperToLowCase.java大写转换成小写variableScopeExample.java变量使用范围示例第3章示例描述：本章学习对象和类。
accessMember.java访问成员变量示例constructNoPara.java无参数的构造方法constructWithPara.java带参数的构造方法declareDefault.java缺省访问权限的使用declarePrivate.java私有访问权限的使用dec

dtcms4.0旗舰版源码带手机版DTcms4.0改进的地方：1.后台管理界面加强美化，调整了部分页面的规划；
2.对于会员、订单等进行站点归类，更好区分每个站点数据；
3.创建频道时，根据选择的功能创建不同的管理菜单；
4.网页上传进行了改造上传文件；
5.不再限于全局使用；
6.对系统架构进行全新改造.

%基于DCT域QIM的音频信息伪装算法通信学报2009%摘要：音频与图像相比具有信息冗余大、随机性强的特点，在音频中实现无误码的信息提取的难度更大。
提出%一种基于DCT域QIM(quantizationindexmodulation)的音频信息伪装算法，算法特点如下：应用QLM原理，以量%化的方式嵌入信息，根据量化区间与信息比特的映射关系提取信息，可实现盲提取；
采用改进的QIM方案，针对信%息提取的误码，在嵌入端与提取端进行容错处理，保证了隐藏信息的强顽健性；
隐藏容量大，可达357．6biffs。
实验%表明，算法与传统QIM方法相比具有更好的不可感知性，100％嵌入的载密音频的信噪比在30dB以上，并且对于%MP3压缩、分量化、重采样、低通滤波等攻击具有很强的顽健性，同时算法运算量小，易于实现，实用性强。

用于构建基于和浏览器devtools扩展的组件和工具。
是否曾经想构建自己的浏览器扩展或devtools面板？这个项目可以提供协助！我们构建了一组实用程序和React组件，可让您镜像Chrome/FireFox开发人员工具的功能。
每个组成部分：支持多种浏览器的主题完全用TypeScript编写旨在使键盘可访问且屏幕阅读器友好使用最少的外部依赖在我们的阅读更多。
:hammer:开发者设置使用以下设置步骤访问源文件并做出贡献：克隆仓库gitclonehttps://github.com/design-systems/devtools-ds.gitcddevtools-ds安装依赖项yarn建立yarnbuild开始故事书yarnstorybook:handshake:贡献无论是改进文档，添加新组件还是提出可以协助我们改进的问题，欢迎您提供所有协助！做出贡献的主要原因：:smiling_face_with_heart-eyes:授权他人构建高质量的浏览器devtools体验:graduation_ca

代码是我实验课完成的，Java实现分类问题，朴素贝叶斯算法，对网上需手动输入数据的代码稍微改进，数据是文件夹里的txt文件，读者可以本人更改数据文件，非常方便，注释详细。

目标识别是计算机视觉一个重要的研究领域，由此延伸出的车辆型号识别具有重要的实际应用价值，特别是在当今交通状况复杂的大城市，智能交通系统成为发展趋势，这离不开对车辆型号进行识别和分类的工作，本文围绕如何利用计算机视觉的方法进行车辆型号的识别和分类展开了一系列研究：本文对当前的目标识别和分类的特征和算法做了总结和归纳。
分析比较了作为图像特征描述常见的特征算子，总结归纳了他们的提取方法、特征功能以及相互之间的关联。
另外，介绍了在目标识别工作中常用的分类方法,阐述了他们各自的原理和工作方法。
研究了深度神经网络的理论依据，分析比较了深度神经网络不同的特征学习方法，以及卷积神经网络的训练方法。
分析比较不同特征学习方法的特点选取k-means作为本文使用的特征学习方法，利用卷积神经网络结构搭建深度学习模型，进行车辆车型识别工作。
本文为了测试基于深度学习的车辆型号分类算法的功能在30个不同型号共7158张图片上进行实验；
并在相同数据上利用改进了的SIFT特征匹配的算法进行对比实验；
进过实验测试，深度学习方法在进行车型分类的实验中取得94%的正确率，并在与SIFT匹配实验结果对比后进一步证实：深度学习的方法能够应用在车辆型号识别领域

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。