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这是我根据《现代设计理论方法（第二版）》38页中的鲍威尔法理论，基于MATLAB写出的源代码，其中一维搜索极小点函数借鉴于《https://me.csdn.net/shenziheng1》该博主的算法。

之前看了CEC竞赛的网站，里面链接都打不开了。于是收集了网上比较全的CEC2017资料（花了我好多积分下载看了，好多资料不全），包括各个论坛和github。应该算是比较全的一个资源了吧。

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角色管理，权限管理，班级管理，学生管理，评价管理，评价指标管理，评价结果，学生评老师，领导评老师，同行评价老师，自评。

RAZAVI书中的电子器件库，可以用来绘制VISIO框图，亲测好用。

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传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener 滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。基于图像的稀疏表示，近几年来研究者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。利用 K-SVD 算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对 K-SVD 算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用 log 的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项

这是关于小波变换的多聚焦图像融合的MATLAB代码，针对不同的频率域选择了不同的融合规则

【实例简介】信号灯倒计时器-中华人民共和国公共安全行业标准