路径规划R_area是图像的大小默认为256*256R_windows=40机器人移动的窗口大小B_place障碍物存放的位置设置精度为5度距离中心位置是随机的得出障碍物和可行走区间的直方图保存下来角度信息和距离信息存放在val,B_Pos,B_d,Free_Pos中...

1.1doublegauss_ch1(double(*f)(double),intn);求积分∫_(-1)^1f(x)dx/√(1-x^2)实现n点Gauss-Chebyeshev积分公式；
返回积分的近似值。
在区间[-1,1]上关于权函数1/√(1-x^2)的正交多项为T_n(x)=cos(narccos(x))，T_n(x)在[-1,1]上的n个根是x_k=cos⁡((2k-1)/2nπ)，k=1,…,n.n点Gauss-Chebyeshev积分公式为∫_(-1)^1f(x)dx/√(1-x^2)≈π/n∑_(k=1)^nf(cos⁡((2k-1)/2nπ))1.2doublegauss_ch2(double(*f)(double),intn);求积分∫_(-1)^1√(1-x^2)f(x)dx实现n点Gauss-ChebyeshevII型积分公式；
返回积分的近似值。
在区间[-1,1]上关于权函数√(1-x^2)的正交多项为U_n(x)=sin⁡((n+1)arccos⁡(x))/sin⁡(arccos⁡(x))，U_n(x)在[-1,1]上的n个根是x_k=cos⁡(kπ/(n+1))，k=1,…,n.n点Gauss-ChebyeshevII型积分公式为∫_(-1)^1√(1-x^2)f(x)dx≈π/(n+1)∑_(k=1)^nsin^2(kπ/(n+1))f(cos⁡(kπ/(n+1)))1.3doublecomp_trep(double(*f)(double),doublea,doubleb);求积分∫_a^bf(x)dx函数实现逐次减半法复化梯形公式；
返回积分的近似值。
1.4doubleromberg(double(*f)(double),doublea,doubleb);求积分∫_a^bf(x)dx函数实现Romberg积分法；
返回积分的近似值。
1.5doublegauss_leg_9(double(*f));求积分∫_(-1)^1f(x)dx实现9点Gauss-Legendre求积公式。
使用上面实现的各种求积方法求下面的积分：∫_(-1)^1e^x√(1-x^2)dx(=∫_(-1)^1(xe^x)/√(1-x^2)dx)使用第3，4，5个函数求积分：∫_0^(π/2)sin⁡xdx(=1)

在区间[-1,1]上对函数，选取不同的插值节点构造插值多项式，比较他们的误差。

对直方图进行均衡化处理的源代码：把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。

陈立杰（WJMZBMR），现就读于清华大学交叉信息学院。
自2010年8月以来，多次在信息学奥赛（OI）中取得令人震惊的好成绩，是OI界的奇迹人物之一。
他的《可持久化数据结构研究》[2]，《区间众数解题报告》[3]，《后缀自动机讲稿》[1]是重要的信息学学习材料。

经典的时间序列符号化算法SAX，该算法通过将一条时间序列等区间划分，利用每个区间的均值代表该区间序列，进而采用相应的符号进行描述，该算法可以实现时间序列的符号化表示，达到降维的目的，并能够通过MATLAB进行可视化描述

只有一个角色客户，客户可以　　--查看图书信息（包括查看图书详细信息，使用条件（例价格区间）查看图书信息，对图书进行翻页）　　--把图书加入购物车　　--查看购物车　　--修改购物车（包括清空购物车，修改购物车单本图书数量，删除单本图书）　　--结账（填写用户名和账号信息）　　--查看交易记录

本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。
本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。
试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括：1.输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。
2.输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。
本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比，如TSP，01背包，Banana函数，Griewank函数等。
并提供大量工具方法，如KMeans，随机序列生成与无效序列修补方法等等。
对遗传算法的二进制编码，整数编码，实数编码，整数序列编码（用于求解TSP等），粒子群算法的各种拓扑结构，以及两种算法的参数各种更新方式均有实现，并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。
其中还包括对PSO进行离散化的支持接口，和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。
欢迎参考并提出宝贵意见，特别欢迎愿意协同更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。
代码已作为lakeast项目托管在GoogleCode:http://code.google.com/p/lakeasthttp://code.google.com/p/lakeast/downloads/list某些类的功能说明：org.lakest.common中：BoundaryType定义了一个枚举，表示变量超出约束范围时为恢复到约束范围所采用的处理方式，分别是NONE(不处理)，WRAP（加减若干整数个区间长度），BOUNCE（超出部分向区间内部折叠），STICK（取超出方向的最大限定值）。
Constraint定义了一个代表变量约束范围的类。
Functions定义了一系列基准函数的具体实现以供其他类统一调用。
InitializeException定义了一个代表程序初始化出现错误的异常类。
Randoms类的各个静态方法用以产生各种类型的随机数以及随机序列的快速产生。
Range类的实现了用以判断变量是否超出约束范围以及将超出约束范围的变量根据一定原则修补到约束范围的方法。
ToStringBuffer是一个将数组转换为其字符串表示的类。
org.lakeast.ga.skeleton中：AbstractChromosome定义了染色体的公共方法。
AbstractDomain是定义问题域有关的计算与参数的抽象类。
AbstractFactorGenerator定义产生交叉概率和变异概率的共同方法。
BinaryChromosome是采用二进制编码的染色体的具体实现类。
ConstantFactorGenerator是一个把交叉概率和变异概率定义为常量的参数产生器。
ConstraintSet用于在计算过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。
Domain是遗传算法求解中所有问题域必须实现的接口。
EncodingType是一个表明染色体编码类型的枚举，包括BINARY(二进制)，REAL(实数)，INTEGER(整型)。
Factor是交叉概率和变异概率的封装。
IFactorGenerator参数产生器的公共接口。
Population定义了染色体种群的行为，包括种群的迭代，轮盘赌选择和交叉以及最优个体的保存。
org.lakeast.ga.chromosome中：BinaryChromosome二进制编码染色体实现。
IntegerChromosome整数编码染色体实现。
RealChromosome实数编码染色体实现。
SequenceIntegerChromosome整数序列染色体实现。
org.lakeast.pso.skeleton中：AbstractDomain提供一个接口，将粒子的位置向量解释到离散空间，同时不干扰粒子的更新方式。
AbstractF

利用斐波那契算法黄金分割法搜索区间法求函数极值

本程序采用C语言编写，先利用外推法求出区间，然后在利用黄金分割法求出最小点。
只需在对应位置改变函数或者表达式即可求解不同函数。
程序是按照教材现代优化设计的程序框图编写而来。

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。