摘要：时间最优控制是工程实践中经常遇到的一类最优控制问题。
对于较简单的时间最优控制问题可以应用古典变分法和庞特里雅金最大值原理进行分析求解。
但在实际问题中，能求得解析解的仅是少数。
因此，有必要寻求一种能够有效求解时间最优控制问题的数值方法。
在分析时间最优控制问题已有求解方法优缺点的基础上，提出基于Bang-Bang原理和参数最优化方法（遗传算法-单纯形法）相结合求解一类仿射系统的时间最优控制问题的方法。
对线性阻尼振子问题进行了数值仿真，结果表明该方法效果良好。

设计题目：转速、电流双闭环直流调速系统控制器设计电机参数：他励直流电动机，额定功率为185W，额定电压为220V，额定转速1600rpm，额定电枢电流达到1.1A。
转动惯量2mkg006.0J。
电枢电感La=326mH。
电枢电阻23aR。
过载倍数1.1。
电力变换装置：晶闸管三相全控桥式整流电路，110sK。
主电路等效电阻3941223recaRRRRL。
给定电源电压最大值：学号尾号为奇数的同学选10V，学号尾号为偶数的同学选5V；
调节器输出限幅电压：学号尾号为0-4的同学选10V，学号尾号为5-9的同学选5V。
滤波时间常数：电流环滤波为一阶RC滤波环节，滤波时间常数：s001.0oiT。
转速环滤波为一阶RC滤波环节，滤波时间常数为：s0038.0onT。
技术指标要求（仿真要体现验证结果）：100rpm~1500rpm调节无静差，起动至额定转速过程中，电流超调小于10%，空载起动转速超调小于10%。
本次仿真调节器输出限幅电压为5V,给定电源电压最大值为5V。

//题目：排序系统设计//功能：设编号为1，2，3，……，n的n(n＞0)个人按顺时针方向围坐一圈，每个人持有一个正整数密码。
开始时任选一个正整数做为报数上限m，从第一个人开始顺时针方向自1起顺序报数，报到m是停止报数，报m的人出列，将他的密码作为新的m值，从他的下一个人开始重新从1报数。
如此下去，直到所有人全部出列为止。
令n最大值取30。
要求设计一个程序模拟此过程，求出出列编号序列。
//分步实施：1初步完成总体设计，搭好框架，确定人机对话的界面，确定函数个数；
2完成最低要求：建立一个文件，包括某人5个人的情况。
3进一步要求：有兴趣的同学可以自己扩充系统功能。
//要求：1）界面友好，函数功能要划分好//2）总体设计应画一流程图//3）程序要加必要的注释//4）要提供程序测试方案//5)程序一定要经得起测试，宁可功能少一些，也要能运行起来，不能运行的程序是没有价值的。

Memcached1.5.6已发布，这是一个bug修复版本。
同时，由于前段时间因被曝出有攻击者通过设置memcached的最大值，欺骗UDP数据包发起请求，利用Memcached发送的大量庞大的UDP响应数据包进行一些攻击行为，该版本已默认禁用UDP协议。

参考别人的想法设计的一个循环整数计数器，上升沿触发，到达最高值之后自动返回最小值。
使用时，需将constant设置成你需要的最大值，然后将触发式积分器的上下限分别射程需要的就好。
其中上限=constant

用遗传算法求函数f=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最大值点：简单的单点交叉、基本位变异、赌轮盘选择、随机产生初始种群中的个体，求的最好解是24.689。
注：本算法基于matlab7.0，是我自己编写的，每个步骤都有详细的说明。
适用于遗传算法初学者。

用new和delete运算符动态分配内存空间的方法编写程序。
从键盘输入33整型数组的数据，并计算出所有元素之和，打印出最大值和最小值。
输入输出要用流运算符实现。

c++实现的找出数组中最大值的程序，有输入数组函数，显示数组函数。
和找出数组最大值的函数

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

包括以下方面：1.新建一幅图像，或者打开、保存、关闭和退出等功能。
2.对图像进行复制、粘贴、剪切、全选、取消选择和翻转。
其中翻转包括水平翻转和垂直翻转。
3.过滤图像，包括锐化、浮雕、腐蚀、风化。
4对图像进行滤波处理：包括最小值滤波处理、最大值滤波处理和中值处理。
5.对彩色图像进行变换：包括彩色转灰度、彩色转黑白、平滑处理、霓红处理。
6.软化图像，包括红色、绿色、橙色；
硬化图像，包括红色、绿色、蓝色。
7.对图像进行卷积处理，包括水平增强、垂直增强和双向增强。
8.对图像进行边缘探测，例如右下边缘抽出，拉普拉斯（8邻域）。
9.给图像进行对比度增强，进行FFT分析，以及对两幅图像进行合成。
工具栏中的功能主要体现在工具中，正如平时画图工具的工具一样，可以选择一定的区域，放大图像、画圆、画方，输入文字、剪切一定的区域，简单的渐变等。

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。