近邻传播聚类（affinity propagation clustering）MATLAB程序

本程序主要功能为实现基于区域生长法的图像分割，选取种子点，并将灰度差值小于阈值的像素点进行合并生长。

最近在学路径规划，学到人工势场法，在参考了matlab版(中文注释)的程序后，自己写了个C++的版本，并利用opencv画出规划好的路径，对于没安装opencv的朋友，也可以把路径打印出来，复制到matlab的命令行窗口，利用plot来查看。里面有５个文件，compute_angle.m，compute_Attract.m，compute_repulsion.m，main.m和C++版的APF.cpp

包含STM32CubeMX中文使用手册和STM32_f1的hal库，开发者可以使用两者共同开发，同步学习cube和hal

这是labview for everyone的配套CD的内容，好不容易才找到的，和大家共享：）

【实例简介】股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT 使用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。

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

滴滴数据，包含id，起始点经纬度gps坐标，使用者的下车位置信息等等

最近在学习QT，学了一段时间之久就自己动手做了个音视频的播放器，这是该播放器的全部代码，里边基本都有注释，功能包括有视频切换，快进/退，音量调节（鼠标调节、键盘上下键调节），全屏切换，播放列表，打开本地文件等等，基础功能不少，但是也不多，适合初学者学习，有兴趣的朋友可以下载来看看。

基于Tkinter的Python GUI界面设计，能分条展示数据包的概要信息(summary())，分层解析数据包，可显示数据包的十六进制编码值(hexdump())；在抓包的同时解析数据包(不能等抓包停止后才解析)，可判断IP、TCP或UDP数据包的校验和是否正确；支持BPF过滤器，抓包过程可以暂停和停止；可将数据包存储在pcap文件中，以供wireshark或其它数据包解析工具分析；可以在退出时提示用户进行保存未保存的数据包，进行保存工作；可以在再次开始新的抓包前提示用户保存未保存的数据包。

基于C#的FTP上传Demo，基于FTP协议，无需服务端应用，只需服务端建立FTP站点，便可实现文件传输，代码简洁清晰，注释详细，方便学习