信息论与编码的实验，实现唯一可译码的判断，c语言版本，含实验报告。

RGV动态调度问题，通过严格限定其单步时间操作完成时间最短而得到的最优化方案，在无故障率的前提下，只要限定初始RGV机车位置，便可以得到唯一的行驶轨迹和规律，通过对其初始下料顺序全排列进行优化，得到的最理想解即为接近最优解。
而在有故障率的情况下，通过weibull曲线可以得出其故障时间相关期望，由期望结合实况模拟仿真，并不断循环，可以得到无数确定初始下料顺序下的调度优解，反应出RGV运行过程在不同场景下的不同规律。

LAppS-Lua应用服务器这是一种尝试，以通过WebSockets协议（RFC6455）提供非常易于使用的Lua应用服务器。
LAppS是用于微服务架构的应用服务器。
它被构建为高度可垂直扩展。
docker云基础架构（kubernetes或集群）应用于水平扩展。
LAppS拥有可。
对于WebSockets，LAppS与对HTTP的Apache或Nginx相同。
LAppS不支持HTTP（尽管它支持RFC6455的HTTPUpgradeGET请求）。
到目前为止，唯一受支持的脚本语言是Lua。
RFC6455已完全实现。
请参阅一致性部分。
由于担心因此未实现RFC76

EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

元提取器超级简单，快速的元数据提取器，占用内存少。
提取物：标题描述字符集主题色rss/atom提要所有opengraph元数据所有推特元数据所有应用程序链接元数据所有vk元数据所有唯一的图片网址（绝对）返回二进制文件的mime和扩展名，而无需下载整个文件安装npmimeta-extractor用法constextract=require('meta-extractor');extract({uri:'http://www.newyorker.com'},(err,res)=＞console.log(err,res));or;constres=awaitextract({uri:'http://www.newyorker.com'});console.log(res);如果没有提供回调，则返回Promise。
第一个参数如在模块中那样opts：uri—从中获取元数据的uri。
rxMeta—正则表达式，元数据的

本人翻遍了CSDN都找不到一个正确的TOA定位算法程序，唯一找到的一个是用最小二乘解的（参考文献N.Patwari,J.N.Ash,S.Kyperountas,A.O.Hero,R.L.Moses,andN.S.Correal,"Locatingthenodes:cooperativelocalizationinwirelesssensornetworks,"IEEESignalProcessingMagazine,vol.22,no.4,pp.54-69,2005.），性能无法达到克拉美罗界。
因此本人自己重新写了一个程序，参考该领域著名学者K.C.Ho的文章（参考文献Z.MaandK.C.Ho,"TOAlocalizationinthepresenceofrandomsensorpositionerrors,"in2011IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP),2011,pp.2468-2471.）。
该算法适用于传感器位置有误差/无误差的情况，算法性能能够达到克拉美罗界。
示例程序中给出了CRLB的程序，场景为传感器有误差的情况。
程序运行结果与参考文献一致。
（搞不懂现在的人都是要什么50积分，多分享下不好吗？）******特别提示******：本代码多处使用了Matlab2016a以后支持的新语法，旧版本无法正常运行的，请自行修改代码或更新Matlab版本！！！

这里给出一个已知两点坐标和圆心角，求圆心坐标的程序源码，供大家参考，代码涉及大量数学推导，求解出唯一的圆心坐标，

题目：7.集合运算(单循环链表)1.问题描述：设有两个带头结点的单循环链表存储的集合A、B，其元素类型为字符或者整形，且以非递减方式存储，其头结点分别为ha、hb。
要求下面各问题中的结果集合同样以非递减方式存储，结果集合不影响原集合。
2.实现要求：⑶编写集合元素测试函数IN_SET，如果元素已经在集合中返回0，否则返回1；
⑷编写集合元素输入并插入到单链表中的函数INSERT_SET，保证所输入的集合中的元素是唯一且以非递减方式存储在单循环链表中；
⑶编写求集合A、B的交C=A∩B的函数，并输出集合C的元素；
⑷编写求集合A、B的并D=A∪B的函数，并输出集合D的元素；
⑸求集合A与B的对称差E=(A-B)∪(B-A)的函数，并输出集合D的元素；
⑹设计一个菜单，具有输入集合元素、求集合A、B的交C、求集合A、B的并D、求集合A与B的对称差E、退出等基本的功能。
3.测试数据：字符型和整形由同学们自定，但集合A、B的元素个数不得少于15个。

MSComm控件通过串行端口传输和接收数据，为应用程序提供串行通讯功能。
MSComm控件在串口编程时非常方便，程序员不必去花时间去了解较为复杂的API函数，而且在VC、VB、Delphi等语言中均可使用。
MicrosoftCommunicationsControl（以下简称MSComm）是Microsoft公司提供的简化Windows下串行通信编程的ActiveX控件，它为应用程序提供了通过串行接口收发数据的简便方法。
具体的来说，它提供了两种处理通信问题的方法：一是事件驱动(Event－driven)方法，一是查询法。
　　1.MSComm控件两种处理通讯的方式　　MSComm控件提供下列两种处理通讯的方式：事件驱动方式和查询方式。
　　1.1事件驱动方式　　事件驱动通讯是处理串行端口交互作用的一种非常有效的方法。
在许多情况下，在事件发生时需要得到通知，例如，在串口接收缓冲区中有字符，或者CarrierDetect(CD)或RequestToSend(RTS)线上一个字符到达或一个变化发生时。
在这些情况下，可以利用MSComm控件的OnComm事件捕获并处理这些通讯事件。
OnComm事件还可以检查和处理通讯错误。
所有通讯事件和通讯错误的列表，参阅CommEvent属性。
在编程过程中，就可以在OnComm事件处理函数中加入自己的处理代码。
这种方法的优点是程序响应及时，可靠性高。
每个MSComm控件对应着一个串行端口。
如果应用程序需要访问多个串行端口，必须使用多个MSComm控件。
　　1.2查询方式　　查询方式实质上还是事件驱动，但在有些情况下，这种方式显得更为便捷。
在程序的每个关键功能之后，可以通过检查CommEvent属性的值来查询事件和错误。
如果应用程序较小，并且是自保持的，这种方法可能是更可取的。
例如，如果写一个简单的电话拨号程序，则没有必要对每接收一个字符都产生事件，因为唯一等待接收的字符是调制解调器的“确定”响应。
　　2.MSComm控件的常用属性　　MSComm控件有很多重要的属性，但首先必须熟悉几个属性。
CommPort设置并返回通讯端口号。
Settings以字符串的形式设置并返回波特率、奇偶校验、数据位、停止位。
PortOpen设置并返回通讯端口的状态。
也可以打开和关闭端口。
Input从接收缓冲区返回和删除字符。
Output向传输缓冲区写一个字符串。

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《信息论基础》（原书第2版）是信息论领域中一本简明易懂的教材。
主要内容包括：熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍。
《信息论基础》（原书第2版）还对网络信息论和假设检验等进行了介绍，并且以赛马模型为出发点，将对证券市场的研究纳入了信息论的框架，从新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。

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。