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可以实现SURF特征点的提取和匹配运算，经过测试可以运行。供给大家分享学习。

使用springboot开发的一个物业管理系统，比较精简，适合用来学习springboot，带有数据库脚本，自己修改下配置文件即可使用

根据DEM地形tif文件，生成Cesium可用的离线terrain地形，本附件包括所有使用到的程序及详细步骤说明，木遥原创整理，验证可用，并写了所有详细注意点说明。

因为空气质量的恶化，阴霾天气现象出现增多，危害现象加重。中国不少地区把阴霾天气现象并入雾一起作为灾害性天气预警预报。统称为“雾霾天气”。雾霾主要由PM2.5、PM10、PM0.1以及重金属镍砷铬铅等颗粒组成。有关雾霾的重大事件层出不穷，如1952年伦敦烟雾事件，伦敦杀人雾在四天内夺走了4000多条人命；还有2013年初北京肆虐横行的雾霾事件，轰动一时。因此，对PM2.5的测量显得越来越重要。本设计采用STC89C51单片机为控制中心，由GP2Y1010AU0F灰尘传感器测量空气粉尘浓度，LCD1602显示屏显示当前空气粉尘浓度。并会根据设置好的报警值报警提示，对应颜色指示灯点亮，该系统电路简单

基于matlab的车辆检测程序，亲测可以正常运行

C# 源代码功能：使用Windows Media Player播放音乐，视频，支持 WAV、MID、MP3、MPG、AVI、ASF、WMV、RM、RMVB等文件。技术：C# + WinForm版本：Microsoft Visual Studio 2008 上开发实现功能：1.选择文件播放2.设置播放器的属性3.批量添加文件4.批量将列表中的文件加到播放器列表5.支持歌词显示6.本程序支持Windows Media Player中所有能播放的文件格式。插件：必须安装RealoneED.exe让windowsMediaPlayer支持RMRMVB文件

一直以来MSP430没有一个比较好的SCH和PCB库文件，给MSP430爱好者特别是初学者带来诸多不便，为了改变这种状况，本人花了两个晚上的时间，将MSP430 SCH和PCB库文件整理出来了，将此库文件上传同大家分享。

算子课上我讲的PPT，主题是查分演化计算，用到了变异算子，交叉算子和选择算子。复盘分析差分进化与遗传算法相似，这一点，对遗传算法稍微了解的人都会有这样的疑问。该PPT未对二者的区别和联系进行分析。我对二者都有一定的了解，并做过二者的简单实现，理应在这方面做出思考。遗憾的是，演讲结束后，老师问到这个问题，我没有做出较好的回答。介绍完算法的原理后，举了一个非凸函数寻优的例子，并且展示了函数的3D图像和最优函数值演变曲线，这一点很好。介绍图像时，首先要介绍坐标轴的含义和单位，这一点没有照顾好。很明显的一个缺陷是： 缺少该算法在工业上的应用实例。让人感觉该算法只存在于纸面上，却无实际应用价优化问题和近似最优解差分演化算法CONTENTS引言ρ优化问题是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题基本原理的应用技术。应用实例优缺点ρ绝大多数的工程问题的求解都可以转换为优化问题,算法改进但是部分问题属于NP问题,很难找到解析解,比如:0研完点1背包、组合优化问题、任务指派等。某些情况下,退而求其次,找到近似最优解即可。针对优化问题的近似解求解,目前已成为了当前一个热点研究方向,催生出一系列的智能算法。智能算法的研究差分演化算法CONTENTS◎1975年: J Holland根据生物进化过程提出了遗传算引言法基本原理ρ1982年: Kirkpatrick模拟冶金学的退火过程提出了模拟应用实例退火算法。优缺点算法改进◎1991年: dorigo.M根据蚂蚁觅食的群体行为提出了蚁研完点群算法。◎1995年: Kennedy根据鸟类觅食的群体行为提出了粒子群算法。ρ1997年: Rainer storr和 Kenneth price.在遗传算法等进化思想的基础上,提出了差分进化算法( DifferentialEvolution, DE差分进化算法简介差分演化算法CONTENTS引言由 Rainer storn和 Kenneth price在1997年为求解切比雪基本原理夫多项式而提出。应用实例优缺点◎是一种随机的并行直接搜索算法,它可以对非线性、不算法改进可微、连续空间函数进行最小化,以其易用性、稳健性研完点和强大的全局寻优能力在多个领域取得成功。◎应用:在约東优化计算、聚类优化计算、飞线性优化控制、神经网络优化、滤波器设计、阵列天线方向图综合等参考文献差分演化算法CONTENTSE Storn, Rainer and Price, Kenneth. Differential evolution引言a simple and efficient heuristic for global optimization over基本原理continuous spaces. Journal of global optimization, 1997应用实例优缺点国杨启文,蔡亮,薛云灿.差分进化算法综述.模式识别与人算法改进工智能,2008研完点圖王培崇,钱旭,王月,虎晓红.差分进化计算研究综述.计算机工程应用,2009E Das, Swagatam and Suganthan, Ponnuthurai Nagaranam. Differential evolution: a survey of the state-of-the-artEvolutionary Computation, IEEE Transactions on, 2011优化问题表示差分演化算法左图是两个参数的函右侧是最优化问题的形式化CONTENTS数的3D图像,可以描述。第一行是目标函数,引基本原理将xy平面的矩形作为表示求函数极小值;然后是应用实例解空间,优化问题就约束条件。优缺点是从解空间中搜索最算法改进大最小值研完点min f(x1, x2st.x;∈[L;,U1≤j≤算法框架差分演化算法迭代过程CONTENTS引种群初始化变异交叉选择基本原理应用实例优缺点种群初始化在解空间中随机、均匀地产生M个个体,每算法改进个个体由n个染色体组成,作为第0代种群,标记为研完点X(0)=(x;1(0),x12(00i=1.2..…,M◎变异、交叉、选择三步操作迭代执行,直到算法收敛。第g次迭代的第i个个体标记为X(g)=(x;1(g),x;2(g),…,x1n(g)1.2.M种群初始化差分演化算法在n维空间里随机产生满足约束条件的M个染色体,第i个染色体的第个维取值方式如下rand(0,1)产生0到1的均匀分布CONTENTS的随机数):引基本原理;(0)=L+mnd(0,1)(U,-L)应用实例M优缺点算法改进研完点均匀分布随机分布聚群分布变异算子差分演化法在第8次迭代中,对个体X(g)=(x18,x12(g),…,xn(g),从种群中随机选择3个个体Xn1(g),X12(g),Xp3(g),且p1≠p2≠CONTENTS13≠i,则引H(g)=Xn1(g)+F.(Xn2(g)-X3)基本原理应用实例其中△p2,n3(8)=Ⅹn2(g)-X(8)是差分向量;F是缩放因子,优缺点用于控制差分向量的影响力算法改进研完点F(xm-x,:)0

对给定的点进行三次B样条插值，得到插值曲线，这里给定的点可以是二维平面上的点或三维点，注意输入的点矩阵要每行为一个点坐标，里面都有注释，可以自己简单修改封装成自己想要的带参函数，里面有测试的点数据，可以直接运行效果还不错哦！

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