关于unity和Android交互的代码
2023-04-10 20:57:26 830B unity Android 交互
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SVG与html的交互(svg的js与html的js互调用)
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功能需求: 1.整体模块: (1)二手物品交易模块 ; (2)社团活动场地预约模块 ; (3)失物招领模块 ; (4)综合通知、信息分享及交流模块; 2.学生:注册、登录,退出功能;二手物品查看,私信物主功能;空闲活动场地、教室查看、预约功能;失物查看、发布失物信息功能; 3.老师:注册、登录,退出功能;查询功能,包括学生信息、联系方式查询等;通知功能,包括各类官方通知的发布功能; 4.后台管理员:后台管理员登录该账号管理后台,对学生、老师,二手物品,空闲活动场地、教室,失物进行添加、修改、删除,查询等操作; 5.公共的信息交流平台;
2023-04-10 13:13:11 6.08MB python mysql redis mybatis
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版本3.0.3 关于 Admin bot是用编写的discord bot。 它允许您查看relatime游戏服务器信息,直接从不和谐中执行服务器命令,查看统计信息等等。 添加了命令处理程序和事件处理程序,因此可以随意扩展命令和事件。 这个怎么运作 下载 最新的二进制版本始终可以在以下位置获得: 设置 管理员bot无需花费太多精力即可启动和运行。 先决条件 或更高版本 版本2021.1.18.2或更高版本 安装 视窗 安装Node.js 解压Admin-bot.zip 编辑config.js (添加您的令牌,前缀,webfronturl和adminid) 在管理bot的目录内打开控制台,输入npm i并按Enter键 在命令提示符下运行StartAdminBot.cmd或npm start Linux(Ubuntu 20:04) 打开终端并输入: sudo apt install
2023-04-08 16:25:29 21KB discord-bot call-of-duty iw4m-admin JavaScript
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改进惯性因子,并且在PSO算法中引入变异操作进行改进粒子群算法。自适应变异是借鉴遗传算法中的变异思想,即对某些变量以一定的概率重新初始化。变异操作扩展了在迭代中不断缩小的种群搜索空间,使粒子能够跳出先前搜索到的最优值位置,在更大的空间中开展搜索,同时保持了种群多样性,提高算法寻找最优值的可能性。因此,在普通粒子群算法的基础上引入简单变异算子,在粒子每次更新之后,以一定概率重新初始化粒子。
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AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库 v3 (组件列表) AxureUX WEB端交互原型通用组件模板库
2023-04-06 14:55:42 9.86MB 前端 交互 源码软件
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NIST区块链用例流程图的交互式实现
2023-04-04 10:35:55 143KB JavaScript开发-可视化/图表
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单来说,vue-resource就像jQuery里的$.ajax,用来和后端交互数据的。可以放在created或者ready里面运行来获取或者更新数据… vue-resource文档:https://github.com/vuejs/vue-resource/blob/master/docs/http.md 结合vue-router data(){ return{ toplist:[], alllist:[] } }, //vue-router route:{ data({to}){ //并发请求,利用 Promise
2023-03-30 16:25:10 35KB c ce data
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psoToolbox 提供了一个基于交互式 GUI 的工具箱,以使用粒子群优化解决优化问题。 在 M 文件中创建适应度函数。 输入: Function : 适应度函数的函数句柄。 Nvars :要优化的变量数。 LB : Nvars 的下限 (1 X Nvars) UB : Nvars 的上限(1 X Nvars) 参数: C1 : 认知吸引C2 : 社交吸引力W:惯性人口规模:群体数量Max Iterations :最大时期数。 点击“RUN PSO”按钮开始PSO搜索。 你会得到输出在轴下方的编辑框中。 要解决命令提示符下的问题,请使用“pso.m”。
2023-03-30 10:17:34 97KB matlab
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骨架差分进化算法能够较好规避差分进化算法控制参数和变异策略选择问题。针对基于双变异策略的经典骨架差分算法(MGBDE)没有根据个体进化差异选择适合的变异策略和考虑早熟收敛的问题,提出一种改进算法。该算法引入变异策略选择因子,并借鉴自适应差分进化算法的设计思想,将选择因子随个体共同参与进化,使个体执行当前最为适合的变异策略,克服原始算法进化过程的盲目性,同时选择因子的动态自适应特性保持了骨架算法近似无参数的优点;该算法加入停滞扰动策略,降低陷入局部最优的风险。采用18个标准测试函数进行实验,结果表明,新算法在收敛精度、收敛速度和顽健性上整体优于多种同类骨架算法以及知名的差分进化算法
2023-03-29 21:42:49 1.37MB 差分进化 骨架算法 双变异策略 自适应
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