DraftBot是基于文本冒险游戏在Node.js中开发的机器人。
这个故事发生在中世纪的世界中，玩家体现了一位冒险家，他想赢得国王发起的比赛，以赢得公主的手。
为了实现这一目标，他必须旅行，并通过经历许多危险来赚取积分，其中包括小偷，荒野和可怕的孩子。
每隔几个小时，玩家可以使用“报告”命令获得随机事件：他们使用报告下方的React与多项选择系统进行互动。
每个选择都有多个问题，可能会伤害角色，治愈他们甚至给他们一些东西。
在旅途中，他们赚钱，赚钱和赚钱，可以用它们在商店里购买药水，东西或特效，与其他玩家交战并登上排行榜。
如何启动机器人在创建自己的实例之前，请注意，您可以通过bot不一致的链接将bot添加到服务器中。
如果您决定继续创建自己的bot实例，则应该拥有最少的计算机技能。
Bot支持团队将优先考虑主玩家，并且只会提供有限的帮助。
这是一个简短的入门指南。
（视窗）安装git：:下载机器人：gitclonehttps://github.com/BastLast/DraftBot-A-Discord-Adventure安装NodeJS（至少需要12个

实现输入任意个数字抽出任意个不同的数字新手适用

随机信号处理功率谱估计MATLAB程序及仿真，五种功率谱估计的方法及MATLAB程序，并比较各自优缺点。

标题《38.213物理层控制流程》与描述“5G的独立组网标准中文版系列之六：《38.213物理层的控制流程》”指明了文档的主题和背景，即这是一个关于5G独立组网标准系列中的一部分，具体涉及到了物理层控制流程的内容。
这部分标准是由3GPP（第三代合作伙伴计划）组织制定的，而且文档中提到的“Release15”标志着这是5G标准中一个特定版本的文档。
在本文档的标签中提到了“38.213”和“物理层控制”、“物理层”，再次强调了主题集中在物理层的技术规范上。
根据提供的内容摘录，可以提取到的知识点包括：1.物理层控制流程的组织结构文档开始部分提到了技术规格文档是由3GPP制作，其中的内容需要在技术规格小组（TSG）的讨论和批准下开展。
这表明了文档的制定流程涉及严格的审查和版本控制，版本号的三个组成部分分别代表了提交内容的阶段（讨论、批准或已批准且保留修改权）、技术改进和编辑更新。
2.文档内容范围和引用文档提及了本技术规范的范围，并列出了一系列参考资料，这些参考资料包括了其他的技术规范和描述，比如“3GPPTS38.201”、“3GPPTS38.202”和“3GPPTS38.211”等，这些参考文件涉及到物理层的一般描述、提供的服务、物理信道和调制等基础性信息。
3.物理层控制流程的细节文档详细介绍了物理层控制流程的多个方面，包括但不限于以下几点：-同步流程、小区搜索、传输时序调整等物理层连接建立的步骤。
-上行链路功率控制机制，以及物理上行共享信道（PUSCH）和物理上行控制信道（PUCCH）的相关技术细节。
-用户设备（UE）在物理层的各种行为，例如探测参考信号、物理随机接入信道的活动。
-HARQ-ACK码本的确定，以及基于码块组（CBG）的HARQ-ACK码本确定，和不同类型HARQ-ACK码本的定义。
-物理上行链路控制信道（PUCCH）资源集和格式，以及HARQ-ACK、调度请求（SR）和信道状态信息（CSI）等上行控制信息（UCI）的报告机制。
-UCI在物理上行链路共享信道中的报告，以及与PUCCH中UCI传输格式的复用规则。
-随机接入流程，包括随机接入前导码的选择、随机接入响应，以及PUSCH中带有UE争用解决标识的消息传输机制。
-UE如何处理中断传输指示、PUCCH/PUSCH的组TPC命令，以及SRS切换。
-时隙配置和UE用于确定时隙格式的过程，以及UE组共同信令的相关说明。
-带宽部分操作、PDCCH公共搜索空间的UE过程等。
4.更新记录和版本控制文档提到了一个附件A，即更新记录部分，该部分记录了文档的修改历史和新版本的发布信息。
文档的版本号更新规则也得到了阐述，即当有实质性的技术改进或重要更新时，版本号的中间部分会增加，而如果仅仅是文档编辑或描述性内容更新，则仅增加最后部分的版本号。
总体来说，文档《38.213物理层控制流程》涉及了5GNR技术标准中关于物理层控制流程的广泛内容，从基础的连接建立步骤到复杂的功率控制和信道管理机制，再到物理层测量和信息报告流程的详细规定，以及对文档更新和版本控制的严格管理。
这些内容构成了5G物理层操作的基础，对于深入理解5G无线接入网技术规范至关重要。

链路层协议用来在独立的链路上移动数据报。
链路层协议定义了在链路两端的节点之间交互的分组格式，以及当发送和接收分组时这些节点采取的动作。
每个链路层帧通常封装了一个网络层的数据报。
例如在发送和接收帧时，链路层协议所采取的动作包括差错检测，重传，流量控制和随机访问。
链路层协议包括以太网，802.11无线LAN(也被称为Wi-fi)，令牌环和PPP：在很多场合下，ATM也能视为链路层协议。
例如，一个链路上层协议可能提供，也可能不提供可靠的交付。
因此，网络层必须能够在各段链路层提供异构服务的情况下，完成它的端到端的工作。

无线传感器网络节点随机分布Matlab源代码

本人精心整理自互联网，解压后约150MB,倍增、博弈、递归、递推、贪心、图论、动归、数论、搜索、数据结构(各种树形)、位运算、随机化、分治、字符串、排序、几何当然noi的部分高级算法并未涉及，但针对noip是相当全面的！！

北航的随机过程答案参考，期复习，重要题目的参考答案

单例模式的扩展及应用。
编写一个类LimitInstanceClass，该类最多可以实例化指定个数实例。
实例的个数用配置文件InstanceLimit.cfg指定。
例如，如果InstanceLimit.cfg的内容为2，则LimitInstanceClass最多可以同时存在2个对象。
LimitInstanceClass的对象有一个整型成员变量id，保存对象的编号；
有一个boolean型变量isBusy，如果该变量的值为true，表示该对象正在被使用，否则该对象空闲；
如果存在空闲的对象，则调用LimitInstanceClass的getInstance()方法会返回一个空闲对象，同时将该对象的isBusy置为true；
如果不存在空闲对象则返回null。
LimitInstanceClass有一个release()方法，该方法将对象的isBusy置为false。
LimitInstanceClass还有一个String类型的成员变量accessMessage，以及一个成员方法writeAccessMessage(Stringmessage)，该方法将参数message追加到accessMessage。
LimitInstanceClass的printAccessMessage()方法输出accessMessage的内容。
编写一个线程类AccessLimitInstanceClassThread，在其run()方法中获取一个LimitInstanceClass对象，调用获得的对象的writeAccessMessage(Stringmessage)将自己的线程名写入accessMessage，随机休眠0-5秒，再调用printAccessMessage()，最后调用release（）方法。
编写一个UseLimitInstanceClass类，在其main方法中实例化10个AccessLimitInstanceClassThread线程对象，并启动各个线程。
设置InstanceLimit.cfg的内容为3，写出你的程序的运行结果。

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

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。