大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。

截断奇异值分解法能够反演纳米颗粒的粒度分布，但通常难以确定其最优截断参数。
在分析截断奇异值算法的基础上，提出非负迭代截断奇异值算法来获取纳米颗粒的粒度分布，并对选取截断参数的L-曲线原则进行了修正。
实验结果表明，利用二次截断L-曲线原则选取最优截断参数，使用非负迭代截断奇异值反演算法，能准确地表征单峰分布的颗粒粒径大小及粒径分布，所求平均粒径相对误差小于3%。

SIRT,LSQR,SVD算法程序中，M，N分别系数矩阵A的行数和列数（对于不同的方程，需本人改动此参数），反演得X分别放在文件SIRT_X.TXT,LSQR_X.TXT,SVD_X.TXT中(由程序自动生成)。
另：运行svd程序时，找到svd.c，打开编译运行即可。
附带一个A*X=B的测试文件，其中a.txt是测试方程矩阵的系数矩阵，x.txt为已知解，b.txt为测试方程右边的常数项。
分别用上面提供的三个反演算法程序，计算一下，将a.txt，b.txt作为已知输入程序，算出解X，再与x.txt中的已知真实解比较，即可看出哪种算法的精度高。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

风云卫星地表温度反演算法研讨.pdf

如何用代码对处理数据matlab气溶胶数据处理软件流程要求读取CSV格式数据，数据的文件可以是一个或者多个，如果是多个，则需要一起导入进行处理。
在这个过程中，需要处理的问题是：完成文件的拼接；
在文件上面加上文件名限制，作为日期数据导入参与计算；
需要解析多文件多文件文件名名转化为各自的日期带入计算计算过程需要引入一些特殊的数学函数，要看一下有没有现成的轮子用；
计算完成数据之后结果进行画图输出（记得是有一个控件可以完成这个功能的）。
读取CSV数据读取CSV数据使用开源的CsvHelper组件进行，读取方式是字符串匹配得到属性值。
但是需要注意的是：读取的时候，CSV文件需要是使用UTF-8编码，且头部无任何其他的东西。
(e.g.也就是如果你用Microsoft的记事本打开之后，这个再读取是会出错的，需要用Notepad++重新打开转化为UTF-8编码:loudly_crying_face:，在这个读取上面就花了一下午时间研究为什么读不进)。
文件名处理解析单个文件路径单个文件路径的解析可以通过调用System.IO下面的Path类下面定义的一系列静态方法解

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。