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高光谱的端元提取总结，很好。
近年来，通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果．本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点，然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型，进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法，最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度，对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价．另外，本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结．

类电磁机制算法是一种新型的基于种群的随机全局优化算法，主要用于求解连续优化问题。
该算法的主要思路是利用了电磁学中空间粒子之间存在相互的吸引力和排斥力的思想，种群中可行解个体按照电磁力的方向移动，向最优解靠近。
该源码是该算法创立者S.IlkerBirbil开发的。

Tree-SeedAlgorithm(TSA)是最近提出的一种基于群体的启发式搜索算法，用于处理连续优化问题。
在TSA中，树和种子代表优化问题的可能处理方案。
树木种群称为林分，林分中的树木数量是TSA的控制参数（在群体智能或进化计算算法中称为种群大小）。
TSA中有两个特殊的控制参数，它们的名称是搜索趋势-ST和将为每棵树产生的种子数-NS。
详情：http://mskiran.kisisel.selcuk.edu.tr/tsa/

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。