办公提效工具是一款专业的办公辅助提效软件，也是美工处理图片的辅助工具之一。拥有AI创作文章、魔法绘图、PDF工具箱、自动粘贴文本、图片批量处理、长图拼接切图、文本批量操作等功能。图片批量处理：1、批量转换格式:可以将原来的图片批量转为jpg、gif、png等常用的格式，也可以对webp格式的图片进行转码转换，还能设置图片的质量, 2、批量缩放图片: 可以将原图缩放到指定的宽度或高度，也可以将原图按比例缩放。 长图拼接切图：先设置好效果图(画布)的大小，然后添加一张或多张图片，设置保存位置、文件名等选项后，切片高度设置为总图片的高度，就会拼接成1张长图，如果切片高度低于总图片高度，就分切成多张小图。切片高度可以设置随机数。

任意长的整数加减法运算 设计算法，实现一个任意长的整数进行加法、减法运算的演示程序。例如：1234，5123，4512，3451，2345与-1111，1111，1111，1111，1111的加法结果为：0123，4012，3401，2340，1234。基本要求如下： （1） 利用链表实现长整数的存储，每个节点含一个整型变量； （2） 整型变量的范围：-（2^15 -1）~（2^15 -1）； （3） 输入与输出形式每四位一组，组间用逗号分隔开。如：1986,8213,1935,2736,3299； （4） 界面友好，每步给出适当的操作提示，并且系统具有一定的容错能力。 至少给出下面的测试数据： （1）0； 0 （2）-2345,6789； -7654,3211 （3）-9999,9999； 1,0000,0000,0000 （4）1,0001,0001； -1,0001,0001 （5）1,0001,0001； -1,0001,0000 （6）-9999,9999,9999； -9999,9999,9999 （7）1,0000,9999,9999； 1

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LDO 电路设计-复旦唐长文

鉴权（Authentication）系统是指验证用户是否拥有进行某些操作或访问某些资源的权限。在Spring Boot2 + Vue2框架下，实现一个手撸鉴权系统可以保证您的应用程序更加安全。 以下是实现这个系统的一般步骤： 1.前端登录页面 首先，在Vue2中需要搭建一个登录界面，来接收用户输入的账号和密码。通过axios等Http库向后端发送POST请求，并带上用户输入的账号和密码参数。 2.后端登录相关处理 在Spring Boot2中编写后台代码，接受前端请求并完成与数据库之间的交互，核对用户输入的用户名和密码是否正确。如果信息正确，Spring Boot2返回token给前端；否则，返回错误消息通知前端。 3.token生成和管理 在得到正确的用户名和密码之后，采用JWT（JSON Web Token）算法生成Token，并将其保存至Redis缓存或浏览器Cookie中，以便于后续请求时验证用户身份。 4.解析Token 在每次向后端发送请求时，前端都需要将之前获得的Token附加在Http Header中发往后端。后端根据请求Header中的Token值，验证该用

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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本文主要对LSTM模型结构改进及优化其参数, 使其预测股票涨跌走势准确率明显提高, 同时对美股周数据及日数据在LSTM神经网络预测效果展开研究. 一方面通过分析对比两者预测效果差别, 验证不同数据集对预测效果的影响; 另一方面为LSTM股票预测研究提供数据集的选择建议, 以提高股票预测准确率. 本研究通过改进后的LSTM神经网络模型使用多序列股票预测方法来进行股票价格的涨跌趋势预测. 实验结果证实, 与日数据相比, 周数据的预测效果表现更优, 其中日数据的平均准确率为52.8%, 而周数据的平均准确率为58%, 使用周数据训练LSTM模型, 股票预测准确率更高.

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