1某某汽车高性能计算管理平台系统需求51.1业务需求分析：52某某汽车HPC/CAE云计算中心建设目标、策略及步骤73.1建设目标与策略73.2建设步骤83面向高性能计算中心的资源管理、作业调度系统方案103.1基于应用的场景分析103.1.1终端用户通过ComputeManager，提交Fluent批处理计算作业103.1.2终端用户通过DisplayManager，提交需要图形节点支持的图形交互程序133.1.3终端用户通过ComputeManager，在线查看CAE计算结果中的动画143.1.4终端用户通过Portal启动其他第三方的虚拟桌面，如Ctrix153.2某某汽车技术中心HPC云计算平台管理场景173.2.1HPC云计算平台管理维护173.2.2HPC云计算平台软、硬件利用情况监控、统计分析184澳汰尔PBSWorks产品介绍204.1系统逻辑图204.2系统物理架构图224.4PBSProfessional产品介绍254.4.1整合计算资源、方便用户使用254.4.2可靠性、可用性、可维护性（RAS）264.4.3贯彻企业服务公约管理模式294.4.4优化计算资源的使用294.4.5计算资源管理功能304.4.6作业调度功能324.4.7Hooks功能344.4.8网格计算354.4.9安全认证354.5PAS(PBS应用服务)374.6ComputeManager404.6.1三员管理414.7DisplayManager424.7.1DisplayManager系统架构444.7.2DisplayManager使用体验454.8PBSWorks定制功能484.8.1菜单布局：通常将布局分为三个模块：计算管理器、集群状态、管理员工具。
如果有其他的模块，我们可以方便地集成在这个框架内（awpf）。
菜单模块支持用户访问控制。
484.8.2集群状态监控：统计所有计算节点的运行状态、节点类型、应用程序、物理内存、实际使用内存、内存使用率、节点利用率等信息。
磁盘信息和实际CPU利用率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%在线设置或修改节点上绑定的applications504.8.5管理员工具＞＞用户统计：用户名称，作业总数，运行作业个数，排队作业个数，申请cpu核数，使用cpu核数，排队cpu核数等信息。
申请cpu总资源比，通过数字的颜色来反应使用程度：0%作业管理：统计作业号、作业名称、用户、软件、节点数、核数、状态、开始时间、优先级等信息。
当作业排队状态时，允许修改作业的优先级。
另外管理员也可以删除任意作业。
514.8.7管理员工具＞＞监控作业排队原因514.8.8管理员工具＞＞一周作业统计:统计当天到过去一周内所累积的运行和排队作业个数。
514.8.9管理员工具＞＞求解器使用情况统计:统计每个求解器提交的作业总数,在运行的作业,请求的cpu,排队cpu,使用cpu等信息。
524.8.10管理员工具＞＞磁盘统计:通过WEB页面随时了解本地磁盘的使用情况。
使用百分率，通过数字的颜色来反应使用程度：0%项目管理项:管理员可以以项目为单位，设定项目编号、项目名称、项目的开始和结束时间，项目组人员和项目的优先级。
当有紧急的项目，管理员可以把项目的优先级提高，并可以把相应的用户加到项目组中，以此提高项目组成员的作业优先级。
用户在WebPortal页面提交作业可以选择项目名称，并且只能选择自己所属项目的项目名称。
534.8.12管理员工具＞＞作业委托管理:统计当前用户自己所提交的作业总数,包含:作业号,作业名称,具体用户,使用的软件,使用节点数,作业状态等信息,用户可以把自己的一部分作业或所有作业委托给其他用户.534.8.13管理员工具＞＞CPU资源份额调整:统计所有队

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

MATLAB源码集锦-基于遗传算法的优化计算——建模自变量降维代码

杂草优化算法（IWO）是一种受杂草启发而提出的、基于种群的数值优化计算方法，其执行过程是模拟杂草入侵过程的算法。
在matlab环境中用m语言编程实现了IWO，并对其收敛性进行了仿真。

本代码主要利用MATLAB工具进行连续Hopfield神经网络的优化的仿真，实现旅行商问题优化计算的模拟

马昌凤《最优化计算方法及其MATLAB程序实现》（最新版），里面有各章节matlab程序和pdf课件，最新版的

数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
【通用全局优化算法】最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。

非线性最优化计算方法,研究生课程，非数学类专业，张光澄主编，高等教育出版社。
经典教材，权威教材

一维最优化部分--0.618法二分数法三二次插值法四三次插值法无约束最优化部分五共轭梯度法六DFP变尺度法(用导数)七DFP变尺度法(用差分代替导数)八阻尼最小二乘法九鲍威尔法十模式搜索法十—，单纯形法约束最优化部分十二混合罚函数法(SUMT调用DFP法)十三混合罚函数法(SUMT调用鲍威尔法)十四综合约束函数双下降法(SCDD法)十五可变容差法十六复合形法十七网格法(连续变量，等间距)十八随机试验法十九解线性规划的单纯形法

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

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。