高效循环谱估计算法分析及使用.pdf

高振荡函数积分的高效数值算法及实现研讨.pdf

为了利用遗传算法处理全局最短路径问题，提出了一种基于矩阵判断的编码方法。
随机产生种群个体，每个种群个体都可以直观反映一种连线的方法。
定义一个判断矩阵，每次使用种群个体前用判断矩阵进行合法性判断。
为了适应这种编码方法，提出了新的遗传策略。
利用LabVIEW进行仿真。
仿真结果表明LabVIEW独有的数组运算规则可以方便有效的实现这种遗传算法。
相比较一般的编码方法，该编码方法更简单、实用，不需要解码过程，更高效，适用于无线模块组网、灌溉网络管道连接、配电网设置等多类工程设计。

在深入分析二维高斯分布公式的基础上，通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离，推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法，该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息，通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置；
并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化，提出一种愈加高效的定参高斯拟合法。
与传统高斯曲面拟合法相比，提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度，但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。

AnEfficientPrimal-DualHybridGradientAlgorithmForTotalVariationImageRestoration一种高效的全变差图像恢复的原始-对偶混淆梯度算法

CWSS(C++WebServiceServer)是用于开发、集成、部署和管理大型分布式应用、网络应用和数据库应用的C/C++应用服务器。
将C/C++的高效稳定和各种通讯标准(UDP/TCP/HTTP/SOAP等)引入大型网络应用的开发、集成、部署和管理之中。
CWSS拥有处理关键分布式应用系统问题所需的功能、可扩展性和高可用性。
CWSS所需的多种特色和优势，包括：1)领先的标准对业内多种通讯标准的全面支持，包括TCP、UDP、HTTP(POST)、WebService(SOAP)，使分布式应用系统的实施更为简单，并且保护了投资，同时也使基于标准的解决方案的开发更加简便。
2)无限可扩展性CWSS以其高扩展的架构体系闻名，包括内置SOTP通讯协议、访问用户管理和后台多种群集功能。
3)快速开发CWSS独特的设计体系模式，可简化开发，加速投放市场速度。
并可利用已有技能，迅速部署应用系统。
4)部署更趋灵活一次开发，支持多平台运行，如Windows和Linux系统。
对客户端系统没有任何限制和要求。
5)体系结构CWSS是专门为企业分布式网络应用系统开发的。
企业分布式网络应用系统需要快速开发，并要求服务器端组件具有良好的灵活性和安全性，同时还要支持关键任务所必需的扩展、功能、和高可用性。
CWSS简化了可移植及可扩展的应用系统的开发，并为其它应用系统和系统提供了丰富的互操作性。
CWSS拥有最高水平的可扩展性和可用性。
CWSS内置标准通讯语言SOTP，轻松实现访问验证功能、负载平衡和群集功能，而且不需要任何专门的硬件或操作系统支持。
6)开放源代码完全开放源代码，永久免费使用和更新；

基于机器学习算法的特征值分类(MATLABR2019b)：特征值分类(EigenClass)。
在这项研究中，提出了一种精确高效的基于特征值的机器学习算法，特别是特征值分类（EigenClass）算法，用于处理分类问题。
使用具有不同属性和类别的20个不同数据集的数量进行比较。
每个算法都经过5折交叉验证训练和测试30次。
然后根据最常用的度量（例如精确度、精确度、召回率、微观F度量和宏观F度量）将结果相互比较。

matlab终止以下代码分布式遗传算法（DGA）内容概述分布式遗传算法（DGA）是MATLAB脚本，其中包含搜索最佳/次优单极性二进制代码序列（以下称为遗传优化代码（GO-code））所需的所有功能，旨在提供最大可能的编码增益。
在此脚本中，一组输入参数是可调的，其中能量增强因子F_E可以根据给定系统进行修改。
与搜索过程相关的其他参数是固定的（请参阅“输入参数”一节），这归功于DGA的鲁棒性，它们在不同的搜索目标中保持高效。
另外，在演示中，我们提供了一种衰减趋势，以考虑到EDFA增益饱和，从而对代码序列包络进行衰减。
在实际系统中，这种衰减趋势由EDFA的规格确定，可以通过测量编码序列来估计。
系统要求硬体需求DGA只需要一台具有足够内存以支持内存中操作的标准计算机。
为了获得最佳功能，我们建议您使用以下规格的计算机：内存：16+GBCPU：4+核心，2.5+GHz/核心以下运行时来自具有推荐规格的计算机（16GB，4核@2.5GHz）。
软件需求DGA通过仅需要工作版本的MATLAB的MATLAB脚本来实现。
我们建议使用高于MATLABR2015

用matlab生成谐波代码二次时频分布的快速且高效存储的算法一组M文件，用于计算二次类的时频分布。
通过控制TFD的过采样级别，可以限制内存和计算负载。
TFD中的过采样与多普勒延迟内核的信号长度和带宽成反比。
算法针对四种内核类型进行了优化：不可分离，可分离，独立于滞后和独立于多普勒的内核。
还包括用于计算抽取的或二次采样的TFD的算法。
同样，这些算法特定于四种内核类型，但是通过抽取过程来计算近似的TFD。
需要Matlab或Octave（编程环境）。
最新版本可在下载。
内容快速开始首先，使用load_curdir函数添加路径：＞＞load_curdir;描述TFD算法有两组，一组计算过采样的TFD，另一组计算抽取的（二次采样或欠采样）TFD。
第一组用于计算过采样的TFD，具有针对特定内核类型的四种算法，即不可分离的内核，可分离的内核多普勒无关（DI）内核，和独立于延迟（LI）的内核。
生成这些过采样的TFD的函数是full_tfd.m。
以下示例使用测试信号说明用法：%generatetestsignal:N=512;x=gen_LFM

红黑树（RedBlackTree）是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。
红黑树是在1972年由RudolfBayer发明的，当时被称为平衡二叉B树（symmetricbinaryB-trees）。
后来，在1978年被LeoJ.Guibas和RobertSedgewick修改为如今的“红黑树”。
红黑树是一种特化的AVL树（平衡二叉树），都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找功能。
它虽然是复杂的，但它的最坏情况运行时间也是非常良好的，并且在实践中是高效的：它可以在O(logn)时间内做查找，插入和删除，这里的n是树中元素的数目。

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。