[软件工程] 100-uCOS-III-TI-LM3S9B92-001

说明：book about uTCP stack for Stellaris
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[软件工程] SQL.Puzzles

说明：SQL解惑(第2版)-中文版 一些SQL的有趣案例-SQL doubts (2nd edition)- Chinese version of SQL interesting case
<ezhu0000> 在 2025-02-03 上传 | 大小：12.64mb | 下载：0

[软件工程] 100-uC-TCPIP-TI-LM3S9B92-001

说明：Book about TCP stack for Stellaris
<MR> 在 2025-02-03 上传 | 大小：12.94mb | 下载：0

[软件工程] accord

说明：用A/D D/A 实现录音功能，可以从麦克里读进录音内容，再从喇叭里放出来。-A/DD/A recording function
<成龙> 在 2025-02-03 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[软件工程] c

说明：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值 -Determine the the two sampling maximum allowable deviation value (Set A) each test to the new value judgmen
<qq> 在 2025-02-03 上传 | 大小：12kb | 下载：0

[软件工程] Converting-floating-point-to-32-bit-fixed-point-i

说明：A simple guide to Converting floating point to 32-bit fixed point in Java
<Morteza> 在 2025-02-03 上传 | 大小：64kb | 下载：0

[软件工程] SpectralResidual

说明：谱残缺算法显著性检测源程序!!谱残缺算法显著性检测源程序-the vision of matlab of special residual of salienp
<军军> 在 2025-02-03 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[软件工程] 214545535242

说明：基于混沌序列的多峰函数微粒群寻优算法的目标就是找到多峰函数的所有局部优化峰值。在分析微粒群优化 算法中各个参数对微粒运动影响的基础上，对微粒群算法进行改造，让微粒运动从初始位置沿优化函数曲线向优化峰值 方向爬行．直至找到所在区域的局部优化峰值；要想求得尽可能多的局部优化峰值，就要求微粒群中微粒的初始位置分 布具有随机性和遍历性。为此采用混沌序列设置微粒初始位置；为使每一个局部最优值点都可能有微粒群中的微粒经过，
<zhuifenger> 在 2025-02-03 上传 | 大小：244kb | 下载：0

[软件工程] 362465378

说明：工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点，现有的多峰优化方法难以直接利用应用 问题的先验知识引导算法过程，多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法， 能有效利用易于获得的先验参数，如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒 子群算法的简单性并改善了搜索多样性，使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法 进行了对比测试和分析，结果表明
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[软件工程] 1234255

说明：介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在 QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是 围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有 同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算 法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进
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[软件工程] 23445455

说明：针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题，提出了一种新颖的小生境方法，无须小生 境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化，判断各个粒子是否属于同一座山峰，使其追踪所在山峰 的最优粒子飞行，进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单，不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端，而且 解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验，验证了算法可以准确地找到所 有山峰-Proposed a
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[软件工程] 466676

说明：针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题，提出了一种新颖的小生境方法，无须小生 境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化，判断各个粒子是否属于同一座山峰，使其追踪所在山峰 的最优粒子飞行，进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单，不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端，而且 解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验，验证了算法可以准确地找到所 有山峰-Proposed a
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