本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。
本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。
试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括：1.输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。
2.输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。
本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比，如TSP，01背包，Banana函数，Griewank函数等。
并提供大量工具方法，如KMeans，随机序列生成与无效序列修补方法等等。
对遗传算法的二进制编码，整数编码，实数编码，整数序列编码（用于求解TSP等），粒子群算法的各种拓扑结构，以及两种算法的参数各种更新方式均有实现，并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。
其中还包括对PSO进行离散化的支持接口，和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。
欢迎参考并提出宝贵意见，特别欢迎愿意协同更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。
代码已作为lakeast项目托管在GoogleCode:http://code.google.com/p/lakeasthttp://code.google.com/p/lakeast/downloads/list某些类的功能说明：org.lakest.common中：BoundaryType定义了一个枚举，表示变量超出约束范围时为恢复到约束范围所采用的处理方式，分别是NONE(不处理)，WRAP（加减若干整数个区间长度），BOUNCE（超出部分向区间内部折叠），STICK（取超出方向的最大限定值）。
Constraint定义了一个代表变量约束范围的类。
Functions定义了一系列基准函数的具体实现以供其他类统一调用。
InitializeException定义了一个代表程序初始化出现错误的异常类。
Randoms类的各个静态方法用以产生各种类型的随机数以及随机序列的快速产生。
Range类的实现了用以判断变量是否超出约束范围以及将超出约束范围的变量根据一定原则修补到约束范围的方法。
ToStringBuffer是一个将数组转换为其字符串表示的类。
org.lakeast.ga.skeleton中：AbstractChromosome定义了染色体的公共方法。
AbstractDomain是定义问题域有关的计算与参数的抽象类。
AbstractFactorGenerator定义产生交叉概率和变异概率的共同方法。
BinaryChromosome是采用二进制编码的染色体的具体实现类。
ConstantFactorGenerator是一个把交叉概率和变异概率定义为常量的参数产生器。
ConstraintSet用于在计算过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。
Domain是遗传算法求解中所有问题域必须实现的接口。
EncodingType是一个表明染色体编码类型的枚举，包括BINARY(二进制)，REAL(实数)，INTEGER(整型)。
Factor是交叉概率和变异概率的封装。
IFactorGenerator参数产生器的公共接口。
Population定义了染色体种群的行为，包括种群的迭代，轮盘赌选择和交叉以及最优个体的保存。
org.lakeast.ga.chromosome中：BinaryChromosome二进制编码染色体实现。
IntegerChromosome整数编码染色体实现。
RealChromosome实数编码染色体实现。
SequenceIntegerChromosome整数序列染色体实现。
org.lakeast.pso.skeleton中：AbstractDomain提供一个接口，将粒子的位置向量解释到离散空间，同时不干扰粒子的更新方式。
AbstractF

802.11-2012完整版本，对无线开发是十分必要的IEEEStandardforInformationtechnology—TelecommunicationsandinformationexchangebetweensystemsLocalandmetropolitanareanetworks—SpecificrequirementsPart11:WirelessLANMediumAccessControl(MAC)andPhysicalLayer(PHY)SpecificationsAbstract:ThisrevisionspecifiestechnicalcorrectionsandclarificationstoIEEEStd802.11forwirelesslocalareanetworks(WLANS)aswellasenhancementstotheexistingmediumaccesscontrol(MAC)andphysicallayer(PHY)functions.ItalsoincorporatesAmendments1to10publishedin2008to2011.Keywords:2.4GHz,3650MHz,4.9GHz,5GHz,5.9GHz,advancedencryptionstandard,AES,carriersensemultipleaccess/collisionavoidance,CCMP,channelswitching,CountermodewithCipher-blockchainingMessageauthenticationcodeProtocol,confidentiality,CSMA/CA,DFS,directlink,dynamicfrequencyselection,E911,emergencyalertsystem,emergencyservices,forwarding,genericadvertisementservice,highthroughput,IEEE802.11,interface,internationalroaming,interworking,interworkingwithexternalnetworks,LAN,localareanetwork,MAC,measurement,mediumaccesscontrol,media-independenthandover,mediumaccesscontroller,mesh,MIH,MIMO,MIMO-OFDM,multi-hop,multipleinputmultipleoutput,networkadvertisement,networkdiscovery,networkmanagement,networkselection,off-channeldirectlink,path-selection,PHY,physicallayer,powersaving,QoS,qualityofservice,PHY,physicallayer,QoSmapping,radio,radiofrequency,RF,radioresource,radiomanagement,SSP,SSPN,subscriberserviceprovider,temporalkeyintegrityprotocol,TKIP,TPC,transmitpowercontrol,tunneleddirectlinksetup,wirelessaccessinvehicularenvironments,wirelessLAN,wirelesslocalareanetwork,WLAN,wirelessnetworkmanagement,zero-knowledgeproof

TableofContentsChapter1:UnderstandingFunctionalProgrammingChapter2:IntroducingEssentialFunctionalConceptsChapter3:Functions,Iterators,AndGeneratorsChapter4:WorkingWithCollectionsChapter5:Higher-OrderFunctionsChapter6:RecursionsAndReductionsChapter7:AdditionalTupleTechniquesChapter8:TheItertoolsModuleChapter9:MoreItertoolsTechniquesChapter10:TheFunctoolsModuleChapter11:DecoratorDesignTechniquesChapter12:TheMultiprocessingAndThreadingModulesChapter13:ConditionalExpressionsAndTheOperatorModuleChapter14:ThePymonadLibraryChapter15:AFunctionalApproachToWebServicesChapter16:OptimizationsAndImprovements

第一章整体介绍 21.1什么是TableAPI和FlinkSQL 21.2需要引入的依赖 21.3两种planner（old&blink）的区别 4第二章API调用 52.1基本程序结构 52.2创建表环境 52.3在Catalog中注册表 72.3.1表（Table）的概念 72.3.2连接到文件系统（Csv格式） 72.3.3连接到Kafka 82.4表的查询 92.4.1TableAPI的调用 92.4.2SQL查询 102.5将DataStream转换成表 112.5.1代码表达 112.5.2数据类型与Tableschema的对应 122.6.创建临时视图（TemporaryView） 122.7.输出表 142.7.1输出到文件 142.7.2更新模式（UpdateMode） 152.7.3输出到Kafka 162.7.4输出到ElasticSearch 162.7.5输出到MySql 172.8将表转换成DataStream 182.9Query的解释和执行 201.优化查询计划 202.解释成DataStream或者DataSet程序 20第三章流处理中的特殊概念 203.1流处理和关系代数（表，及SQL）的区别 213.2动态表（DynamicTables） 213.3流式持续查询的过程 213.3.1将流转换成表（Table） 223.3.2持续查询（ContinuousQuery） 233.3.3将动态表转换成流 233.4时间特性 253.4.1处理时间（ProcessingTime） 253.4.2事件时间（EventTime） 27第四章窗口（Windows） 304.1分组窗口（GroupWindows） 304.1.1滚动窗口 314.1.2滑动窗口 324.1.3会话窗口 324.2OverWindows 331）无界的overwindow 332）有界的overwindow 344.3SQL中窗口的定义 344.3.1GroupWindows 344.3.2OverWindows 354.4代码练习（以分组滚动窗口为例） 36第五章函数（Functions） 385.1系统内置函数 385.2UDF 405.2.1注册用户自定义函数UDF 405.2.2标量函数（ScalarFunctions） 405.2.3表函数（TableFunctions） 425.2.4聚合函数（AggregateFunctions） 455.2.5表聚合函数（TableAggregateFunctions） 47

프로젝트root：.env나.prettierrcrc같은정파일들이위치src：React코드들src/pages：특정URL에리매칭되는페이지들src/components/[PAGENAME]：특정에서만이지에서만이쓰리액트로따다。
在src/components中。
src/lib：g이터나리아날스틱（gtag.js），용되는사용되는（functions.js），스타일사반복constant（constants）처럼，view것들이모여폴더src/redux：redux와관련된파일들。
index.js고리듀서이고，나머지는리서브이다。
않고듀서를。
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src/hooks：useInput반복적으로사용되는钩모아둔다。
src/styles：디자인용CSS디자인용。
在/src/assets中，然后

StartingOutwithPython,GlobalEditionBy作者:TonyGaddis(author)ISBN-10书号:1292225750ISBN-13书号:9781292225753Edition版本:4thedition出版日期:2018-04-20Pages:748ForcoursesinPythonprogramming.Aclearandstudent-friendlyintroductiontothefundamentalsofPythonInStartingOutwithPython,4thEdition,TonyGaddis’accessiblecoverageintroducesstudentstothebasicsofprogramminginahigh-levellanguage.Python,aneasy-to-learnandincreasinglypopularobject-orientedlanguage,allowsreaderstobecomecomfortablewiththefundamentalsofprogrammingwithoutthetroublesomesyntaxthatcanbechallengingfornovices.WiththeknowledgeacquiredusingPython,studentsgainconfidenceintheirskillsandlearntorecognizethelogicbehinddevelopinghigh-qualityprograms.StartingOutwithPythondiscussescontrolstructures,functions,arrays,andpointersbeforeobjectsandclasses.AswithallGaddistexts,clearandeasy-to-readcodelistings,conciseandpracticalreal-worldexamples,focusedexplanations,andanabundanceofexercisesappearineverychapter.Updatestothe4thEditionincluderevised,improvedproblemsthroughout,andnewTurtleGraphicssectionsthatprovideflexibilityasassignable,optionalmaterial.PrefaceChapter1IntroductiontoComputersandProgrammingChapter2Input,Processing,andOutputChapter3DecisionStructuresandBooleanLogicChapter4RepetitionStructuresChapter5FunctionsChapter6FilesandExceptionsChapter7ListsandTuplesChapter8MoreAboutStringsChapter9DictionariesandSetsChapter10ClassesandObject-OrientedProgrammingChapter11InheritanceChapter12RecursionChapter13GUlProgrammingAppendixAInstalingPythonAppendixBIntroductiontoIDLEAppendixCTheASCllCharacterSetAppendixDPredefinedNamedColorsAppendixEMoreAbouttheimportStatementAppendixFInstallingModuleswiththepipUtilityAppendixGAnswerstoCheckpoints

azure-functions-swift：Swift中的Azure函数！纯粹在Swift中！

推荐宝塔一键安装阿伯奇或Nginx/php5.6/MysqlPHP5.6转码需要删除禁用函数exec跟shell_exec不然无法转码upload_max_filesize=51200Mmax_file_uploads=1000搜索disable_functions在前面加分号;disable_functions然后重启php或Apache或Ng

%Thisfoldercontainsacollectionof"fitting"functions.%(Somehasdemooptions-thethirdsection)%TheGENERALinputtothefunctionsshouldbesamplesofthedistribution.%%forexample,ifwearetofitanormaldistribution('gaussian')withamean"u"andvaraince"sig"^2%thenthesampleswilldistributelike:%samples=randn(1,10000)*sig+u%%fittingwithLeast-Squaresisdoneonthehistogramofthesamples.%fittingwithMaximumlikelihoodisdonedirectlyonthesamples.%%%Contentsofthisfolder%=======================%1)Maximumlikelihoodestimators%2)Leastsquaresestimators%3)EMalgorithmforestimationofmultivariantgaussiandistribution(mixedgaussians)%4)addedfolders:Create-whichcreatesamplesfortheEMalgorithmtest%Plot-usedtoploteachofthedistributions(parametricplot)%%%%%%Maximumlikelihoodestimators%=============================%fit_ML_maxwell-fitmaxwelliandistribution%fit_ML_rayleigh-fitrayleighdistribution%(whichisforexample:sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2))%fit_ML_laplace-fitlaplacedistribution%fit_ML_log_normal-fitlog-normaldistribution%fit_ML_normal-fitnormal(gaussian)distribution%%NOTE:allestimatorsareefficientestimators.forthisreason,thedistribution%mightbewritteninadifferentway,forexample,the"Rayleigh"distribution%isgivenwithaparameter"s"andnot"s^2".%%%leastsquaresestimators%=========================%fit_maxwell_pdf-fitsagivencurveofamaxwelliandistribution%fit_rayleigh_pdf-fitsagivencurveofarayleighdistribution%%NOTE:thesefitfunctionareusedonahistogramoutputwhichislikeasampled%distributionfunction.thegivencurveMUSTbenormalized,sincetheestimator%istryingtofitanormalizeddistributionfunction.%%%%%MultivariantGaussiandistribution%==================================%fordemoof1

OSWorkflow是opensymphony组织开发的一个工作流引擎，目前的版本是2.8。
OSWorkflow用纯Java语言编写，并且开放源代码。
它最大的特点就是极其的灵活。
它面向的人群是具有技术背景的软件开发人员。
OSWorkflow不提倡用可视化工具定义流程。
用户可以根据自己的实际需求，来设计出完全符合自身业务逻辑的系统，而并不需要使用复杂的代码去实现。
换句话说OSWorkflow让我们真正解放了，使得我们从底层的代码堆中爬了出来，轻松地用一套通用的引擎机制去实现各种业务流程。
OSWorkflow提供我们所有工作流OSWorkflow开发指南Version1.0October15,2007Somanyopensourceprojects.WhynotOpenyourDocuments?中可能用到的元素例如：步骤（step）、条件（conditions）、循环（loops）、分支（spilts）、合并（joins）、角色（roles）、函数（function）等等。
首先我们来谈谈步骤：步骤是工作流中很重要的概念。
如果我们把工作流比喻成一条从起点站驶向终点站的公共汽车路线，那么步骤就相当于汽车站台。
而汽车有的正在排队等候进站，有的还没有进站，有的刚出站，这样就形成了所谓的“已完成”、“正在处理”、“已添加至处理队列”、“未处理”等状态。
另外一个重要的概念就是动作，动作就是工作流中每一步骤中"需要处理的事情"，每一个动作执行完毕以后都有一个结果。
公共汽车停站下客就好比一个动作，动作完成以后，开向下一站，或者加油，或者返程等等就是一个结果。
当然，实际上的工作流远比这辆汽车来的复杂，它涉及到的结果还包括原地踏步停留在同一步骤，或者是流转到另外的步骤中去，或者是流转到一个分支中去，或者汇集到一个合并中等。
如果动作被设置成为auto，那么只要触发器满足条件或者有来自外部的事件工作流便可自动执行。
在许多流程中，如果遇到并行处理某些事情，这就是分支。
分支一般是指并行处理多件事情而没有先后顺序。
若有一条分支进行了回退处理，整个流程都将回退。
与之相对的，合并就是把几条符合条件的分支聚合起来，使得事情变成"殊途同归"。
这也是非常常见的流程，同时也是最复杂的一种流程。
在步骤、动作和结果中都提供了函数功能，函数按执行的先后时机可分为pre-functions和post-functions。
顾名思义，pre-functions就是在事情发生之前执行的，而post-functions就是在事情发生以后执行的。
验证器是用来验证用户输入的数据是否合法的。
它也可以被应用在步骤，动作或结果中。
动作的执行结果可以是有条件的（conditional）也可以是无条件的（unconditional）。
对于有条件结果，可以允许有多个条件。
引擎将首先检查是否有满足的条件，它会逐一进行检查，直到符合的条件被找到才能执行。
如果没有一个条件被满足，那么最终引擎将产生无条件结果。
在每个步骤中调用工作流的人被称之为调用者（caller），而每个步骤都也会有一个所有者（owner），以代表在当前步骤中负责执行动作的角色或用户。
当前用户在执行当前步骤的时候，这些步骤被保留在当前表中(current)，而一旦步骤被执行完毕，引擎会马上将这个当前步骤从当前表中移到历史表中（history）。
5OSWorkfow的高级特性有发送邮件，注册器功能，通用动作和全局动作,触发器和定时器等等，以下会一一讲解。

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。