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MATLAB常用算法PPT精讲全套合集，共42份。供大家学习参考。 第01章 线性规划 第02章 整数规划 第03章 非线性规划 第04章 动态规划 第05章 图与网络 第06章 排队论 第07章 对策论 第08章 层次分析法 第09章 插值与拟合 第10章 数据的统计描述和分析 第11章 方差分析 第12章 回归分析 第13章 微分方程建模 第14章 稳定状态模型 第15章 常微分方程的解法 第16章 差分方程模型 第17章 马氏链模型 第18章 变分法模型 第19章 神经网络模型 第20章 偏微分方程的数值解 第21章 目标规划 第22章 模糊数学模型 第23章 现代优化算法 第24章 时间序列模型 第25章 存贮论 第26章 经济与金融中的优化问题 第27章 生产与服务运作管理中的优化问题 第28章 灰色系统理论及其应用 第29章 多元分析 第30章 偏最小二乘回归 chapter2-模拟退火算法.pdf 先进算法讲义.pdf 参考文献.pdf 图论算法及其MATLAB实现++完成.pdf 最优化计算机原理与算法程序设计.pdf 算法数论.pdf 蒙特卡罗算法案例.pdf 遗传算法及其matlab实现[1][1].pdf 附录一 Matlab入门.pdf 附录三 运筹学的LINGO软件.pdf 附录二 Matlab在线性代数中的应用.pdf 附录四 判别分析.pdf

本项目是基于Java语言开发的宠物医院管理系统，采用SpringBoot框架结合MyBatisPlus实现数据持久化，前端采用HTML构建页面，后台数据库使用MySQL，使用IDEA进行开发，功能完整，适合大学生作为Java课程设计和毕业设计的参考资料，也适合Java爱好者学习和实践。

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yolov12在无线通信领域-检测识别和分析无线电信号的特征-帮助优化通信系统和检测干扰+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共2798张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：radio-signal（无线电信号） 3. yolo项目用途：在无线通信领域，用于识别和分析无线电信号的特征，帮助优化通信系统和检测干扰 4. 可视化参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）是物流与运输领域中的一个重要优化问题，目标是规划一组最优车辆路线，确保所有客户点都被访问，同时使总行驶距离最小化。当引入时间窗约束（Time Windows）后，问题演变为带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows, VRPTW），其复杂性显著增加。在VRPTW中，每个客户点都有一个特定的服务时间窗口，车辆必须在该窗口内到达，否则无法满足客户需求。 本项目“VRPTW-ga”采用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）来解决这一问题。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，通过模拟自然选择、基因重组和突变等过程，逐步生成近似最优解。在Python中实现遗传算法时，首先需要确定问题的编码方式。对于VRPTW，通常采用整数编码，每条路线用一串数字表示，数字的顺序对应车辆的访问顺序。接着，需要设计适应度函数（Fitness Function），用于评估每个个体（即一组路线）的优劣，通常以总行驶距离或总服务时间作为优化目标。遗传算法的基本流程如下：1. 初始化种群，随机生成一定数量的初始个体，代表不同的车辆路线；2. 适应度评估，计算每个个体的适应度值，适应度与总行驶距离成反比；3. 选择操作，根据适应度值选择个体，常用方法包括轮盘赌选择和锦标赛选择等；4. 交叉操作，选择两个个体进行基因交叉，生成新的个体，VRPTW中可采用部分匹配交叉或顺序交叉等策略；5. 变异操作，对部分个体进行随机变异，调整其访问顺序，以维持种群多样性；6. 检查终止条件，若达到预设的迭代次数或适应度阈值，则停止算法，否则返回第2步继续执行。 在“VRPTW-ga-master”项目中，可能包含以下关键文件：problem.py用于定义车辆路径问题的具体

YOLOv10-PyQt5-GUI通过X光图像识别骨折位置和类型-为临床治疗提供参考+数据集+训练好的模型+pyqt5可视化界面包含pyqt可视化界面，有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共458张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：bone-fracture（骨折），包括 angle（角度）、fracture（骨折）、line（线条）、messed_up_angle（混乱角度）等 3. yolo项目用途：通过X光图像识别骨折位置和类型，为临床治疗提供参考 4. 可视化参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

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内容概要：本文深入探讨了ZooKeeper在云原生时代的角色和应用，详细介绍了其作为分布式系统的协调服务如何支撑复杂的分布式系统。ZooKeeper最初由雅虎开发，现为Apache基金会的顶级项目，提供了配置维护、域名服务、分布式同步等功能。文章解析了ZooKeeper的树形结构（ZNode）及其分类（持久、临时、有序节点），以及Watchers机制用于实时通知。ZooKeeper通过Zab协议实现数据一致性，确保集群的高可用性和稳定性。文中还展示了ZooKeeper在配置管理、服务注册与发现、分布式锁实现等方面的实际应用场景，如电商系统中的服务协调。最后，文章讨论了ZooKeeper在云原生环境下面临的挑战，如性能瓶颈、集群扩展和云平台兼容性，并展望了其未来发展方向，包括性能优化、功能扩展、与云原生技术的深度融合及安全性和易用性的提升。 适合人群：对分布式系统有兴趣的技术人员，尤其是从事云计算、微服务架构设计和开发的工程师。 使用场景及目标：①了解ZooKeeper在云原生环境中的核心功能和工作机制；②掌握ZooKeeper在配置管理、服务注册与发现、分布式锁实现等实际应用中的具体操作；③应对ZooKeeper在云原生环境中遇到的挑战，如性能优化、集群扩展和云平台兼容性。 阅读建议：本文内容详实，涵盖ZooKeeper的各个方面，建议读者先了解基本概念和架构，再深入研究具体应用场景和挑战，结合实际项目进行实践，以便更好地掌握ZooKeeper的应用技巧和最佳实践。

内容概要：本文是关于Illustrator免费插件的综合指南，涵盖尺寸标注、智能填充及颜色自动处理功能。尺寸标注插件包括Measure、Specees和CADTools，分别提供线性/径向/角度标注、色值标注和专业级功能如出血线生成等。智能填充插件如Fillinger能够智能适配容器形状、随机填充，并支持批量处理，而原生填充优化方案则介绍路径查找器和渐变网格填充技巧。颜色自动处理插件有“重新着色图稿”用于快速更换配色，“全局色智能管理”实现颜色的批量替换，以及“印刷校色插件”确保印刷质量。最后给出综合工作流建议，包括标注优先、填充优化、色彩迭代和输出检查等步骤。 适合人群：从事设计工作的专业人士，尤其是需要提高工作效率和平面设计质量的设计师。 使用场景及目标：①印刷品排版、UI设计稿标注、包装结构图制作等场景下精确标注；②海报元素分布、纺织品图案设计等场景下的智能填充；③自然、艺术、科技等主题的配色方案快速切换及印刷校色。 其他说明：插件资源可通过官方渠道Adobe Exchange或第三方平台获取，同时需要注意定期清理插件缓存，避免同时启用过多插件导致内存溢出。

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在数字化浪潮的推动下，智慧检察院的建设成为提升司法效率与透明度的关键举措。本方案针对检察院信息化建设的迫切需求，提出了一套全面而创新的智慧检察院解决方案，旨在通过高科技手段优化检察工作流程，强化法律监督职能。 方案首先深入剖析了当前检察院面临的痛点，包括各系统独立运行导致的操作繁琐、保密性不足、功能单一以及办公效率低下等问题。基于这些痛点，方案明确了建设目标：打造一个先进、成熟、稳定且高度智能化的检察院综合管控平台，实现互联互通、统一管控、高效办公与绿色环保。通过这一平台，检察院能够确保会议内容、办案信息等的高度保密性，同时提升整体办公效率，响应国家节能减排的号召。 在方案设计上，方案详细规划了智慧检察院综合管控平台的架构与功能房间配置，包括党委会议室、大礼堂、常规会议室、培训室、指挥中心及审讯室等关键场所的智能化改造。特别是多媒体会议系统的应用，如大礼堂的扩声系统、LED显示系统、WIFI会议系统以及中控矩阵系统，不仅解决了传统会议室存在的回声、啸叫、操作繁琐等问题，还通过高清显示、无线控制、智能切换等功能，极大地提升了会议体验与效率。此外，智能无纸化会议系统的引入，更是实现了会议资料的电子化、保密化传输，减少了纸张浪费，体现了绿色环保的理念。 针对审讯工作的特殊性，方案还设计了先进的审讯系统，依托IP承载网络构建数字化、网络化、智能化的审讯环境。该系统支持多路高清视频接入、温湿度时间显示、审讯对讲及远程提审指挥等功能，确保了审讯过程的公正性、透明性与高效性。同时，可视化指挥调度系统的应用，实现了指挥大厅与各会场、审讯室之间的音视频互联互通，通过高清显示、KVM坐席管理、分布式综合管理等功能，为指挥人员提供了全面、实时的信息支持，极大地提升了指挥调度的精准度与效率。 此外，公共广播系统的加入，为检察院的日常办公与应急处理提供了有力保障。该系统采用网络数字化架构，避免了传统音频广播的信号衰减与噪音问题，提供了高保真、高清晰的音质体验。同时，背景音乐定时播放、消防联动报警、审讯室求助对讲等功能的实现，进一步增强了检察院的安全防范能力与应急响应速度。 综上所述，本智慧检察院解决方案通过高度集成化的系统设计与先进技术的应用，为检察院打造了一个高效、智能、绿色、安全的办公环境，有力推动了司法工作的现代化进程。