C-C方法计算时间延迟和嵌入维数主程序：C_CMethod.m,C_CMethod_independent.m子函数：correlation_integral.m(计算关联积分)disjoint.m(将时间序列拆分成t个不相关的子序列)heaviside.m（计算时间序列的海维赛函数值）参考文献Nonlineardynamics,delaytimes,andembeddingwindows。
计算Lyapunov指数：largest_lyapunov_exponent.m（用吕金虎的方法计算最大Lyapunov指数）参考文献：基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测。
lyapunov_wolf.m(用wolf方法计算最大Lyapunov指数)计算关联维数：G_P.m(G-P算法)混沌时间序列预测主函数MainPre_by_jiaquanyijie_1.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行一步预测)MainPre_by_jiaquanyijie_n.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行n步预测)MainPre_by_Lya_1.m(基于最大Lyapunov指数的一步预测)MainPre_by_Lya_n.m(基于最大Lyapunov指数的n步预测)nearest_point.m(计算最后一个相点的最近相点的位置及最短距离)子函数jiaquanyijie.m(该函数用加权一阶局域法(xx)、零级近似(yy)和基于零级近似的加权一阶局域法(zz)对时间数据进行一步预测)pre_by_lya.m(基于最大Lyapunov指数的预测方法)pre_by_lya_new.m(改进的基于最大Lyapunov指数的预测方法)

这是一个ARCGIS的二次开发项目，也是自己的期末课程设计。
包含的功能有：对文件的打开，保存，另存为，地图的导出，鹰眼实现，交互式画点线面，简单着色，分级着色，唯一值着色，颜色浏览器，颜色选择器，颜色版，在地图视图下右键弹出“全图显示”等内容列表等基础功能，另外还实现了一些空间分析功能，如“缓冲区分析”，“叠置分析”。
该安装包中还包含电子文档，视频。
如果还有什么疑问，欢迎留言

批量修改图片MD5（防秒删），可以批量修改图片的MD5值

数据结构课程设计霍夫曼编码实验报告，包含源码基本要求：一个完整的系统应具有以下功能：（1）I：初始化（Initialization）。
从终端读入字符集大小n及n个字符和m个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件hfmtree中。
（2）C：编码（Coding）。
利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmtree中读入），对文件tobetrans中的正文进行编码，然后将结果存入文件codefile中。
（3）D：解码（Decoding）。
利用已建好的哈夫曼树将文件codefile中的代码进行译码，结果存入文件textfile中。
（4）P：打印代码文件（Print）。
将文件codefile以紧凑格式显示在终端上，每行50个代码。
同时，将此字符形式的编码文件写入文件codeprint中。
（5）T：打印哈夫曼树（Treeprinting）。
将已在内存中的哈夫曼树以直观的方式（树或凹入表形式）显示在终端上，同时将此字符形式的哈夫曼树写入文件treeprint中。
###霍夫曼编码器知识点解析####一、霍夫曼编码基础概念**霍夫曼编码**是一种广泛应用于数据压缩领域的编码方法。
它采用了一种变长编码技术，使得出现频率高的字符可以用较短的编码表示，而出现频率低的字符则使用较长的编码表示。
这样做的好处是可以有效地减少数据的整体存储空间或传输所需的时间。
####二、霍夫曼树的构建霍夫曼树的构建是霍夫曼编码的基础。
构建过程大致分为以下几个步骤：1.**初始化**：首先读取字符集大小`n`及`n`个字符和它们的权重（出现次数），通常权重越大的字符出现的频率越高。
这部分操作可以通过用户输入或者从文件中读取完成。
2.**创建节点**：对于每一个字符及其权重，创建一个节点，该节点包含字符信息和权重信息。
这些节点可以被看作是一个优先队列，其中优先级由权重决定，权重越小的节点优先级越高。
3.**构造霍夫曼树**：不断地从优先队列中选取权重最小的两个节点作为新的节点的左右子树，并且新节点的权重等于其两个子节点的权重之和。
重复这一过程，直到所有的节点都合并成一个根节点为止，此时便得到了一棵完整的霍夫曼树。
4.**编码赋值**：从根节点开始，按照左子树为0、右子树为1的原则为每个叶子节点赋值编码。
叶子节点代表的是原始的字符集合，这样每个字符都有了一个与之对应的编码。
####三、编码与解码-**编码**：对于给定的文本，通过查找霍夫曼树中对应字符的路径，获取其霍夫曼编码，并将其替换为原文本中的字符，从而得到编码后的文件。
编码后的文件通常会比原始文件占用更少的空间。
-**解码**：解码过程则是编码过程的逆向操作。
根据霍夫曼树，从编码文件中读取编码序列，沿着霍夫曼树逐位判断，当遇到叶子节点时，即可确定对应的字符，从而恢复出原始文本。
####四、打印功能-**打印编码文件**：将编码后的文件内容以紧凑格式输出，每行50个编码。
此外，还需要将这些编码保存到另一个文件中，便于后续查看或处理。
-**打印霍夫曼树**：将霍夫曼树以直观的形式（例如树形结构或凹入表格形式）展示出来。
同时，将树的图形化表示保存到文件中，方便用户理解霍夫曼树的具体结构。
####五、实验环境搭建与运行**硬件环境**：实验中提到了具体的硬件配置，比如IntelCorei5-4258UCPU，这意味着实验是在一台具有足够计算能力的计算机上进行的。
**软件环境**：实验使用了MicrosoftVisualC++6.0进行编程。
这是一个广泛使用的C++集成开发环境(IDE)，适合初学者和专业人士使用。
####六、实验过程与调试-**实验过程**：根据上述流程，可以实现霍夫曼编码器的基本功能。
在编写代码的过程中，需要注意细节处理，确保每个功能模块都能正确执行。
-**调试**：通过编写测试文档`tobetrans`，并运行程序，检查编码、解码等功能是否能够正常工作。
可以使用简单的测试用例来进行初步验证，如含有全部英文字母的文档等。
####七、实现代码示例实验报告中虽然只给出了部分代码框架，但可以想象实际的代码应该包含了霍夫曼树节点定义、霍夫曼树构建函数、编码函数、解码函数、打印函数等关键部分。
具体的实现逻辑需要结合上述理论知识进行编写。
通过上述解析，我们可以了解到霍夫曼编码器的设计思路和技术要点，这对于深入理解和应用霍夫曼编码具有重要的意义。

java编写的计算器，可以实现基本计算器和科学计算器之间的切换~实现了基本数据结构，包括栈和队列,实现中缀表达式转后缀表达式以及后缀表达式的求值~解压之后的文件夹中有打包之后的jar文件和可执行exe文件，另外里面的Calculator文件夹为源代码，可以直接导入Eclipse，代码使用JDK1.6编译

纯C实现SM3国密算法SM2数字签名许生成HASH值一般用SM3杂凑算法实现

核心板STM32F1，通过超声波模块测障碍物距离（定时器），OLED时时显示所测得距离值，同时增加了蜂鸣器短距报警，通过设定距离阈值，当小于其时，蜂鸣器“滴滴滴”报警，且距离越小，报警频率越快.......测试通过

Python3.x+Pyqt5实现主窗体与子窗体相互传数据、传字符、传值；
主要使用了信号与槽的方法。

本文提供了一种非刚性配准代码，涉及到B样条插值，LBFGS优化搜索，互信息计算等。

阿赖目录树控件ASP树形菜单实例版，通过ASP与ACCESS数据库动态加载节点，本例需要在IIS环境下运行才能看到动态加载的目录树显示。
动态添加节点的方法/原理：显示目录树的页面(前台页面)使用iframe(高度宽度设为0，所以是不可见的)，当页面加载及单击节点时通过iframe调用(加载)另一个ASP页面(后台程序)，通过ASP访问数据库获得节点信息，生成添加节点的代码。
得益于阿赖目录树控件程序的强大与灵活，前台与后台的程序都相当的简单。
　　本例包括一个前台文件：tree_exam6.htm和后台文件：tree_load.asp，以及一个数据库tree.mdb在教程和程序的下载包里可以找到。
　　一些提示：本例中给每个节点设了一个键(key)值取"n"id的形式，即其id为1,key则为n1，我们就可以通过tree.nodes["n1"]的形式来访问节点了。

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。