基于WIN32 API界面编程实现的华容道小游戏

C#Winform使用TCPListener和TCPClient加多线程编程实现客户端服务器端聊天模式，使用委托避免控件访问异常

C语言基于对象编程实现封装，供大家一起共同分享学习。

实现西瓜数据集的二分类问题，其输出标记y={0,1}，即给定数据集D={（xi,yi）},设法将样例投影到一条直线上，使得同类样本方差最小，异类样本个中心点尽可能的远。在对新样本进行分类时，将其投影到同样的这条直线线上，根据投影点的位置来确定样本的类别。

C#联合Halcon编程，实现图片的平移缩放以及控件自适应窗口大小的功能

本文实例讲述了Android编程实现闹钟的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 在Android中，有一个闹钟的类，AlarmManager类，我们可以通过其来对系统内的通知进行操作！ 本文用到了Service和Broadcast两个后台管理，在处理时，曾出现过很多问题，但经过半天的努力，终于解决了！ 首先是Main.xml文件： <?xml version=1.0 encoding=utf-8?> <LinearLayout xmlns:android=http://schemas.android.com/apk/res/android android:orientati

简介 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。针对PID控制器参数优化设计问题，将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较，数值仿真结果表明，蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。 定义 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物phero

NLMS即归一化LMS算法，是LMS的改进算法，编程实现NLMS和LMS性能对比，以及不同步长下的对比

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1 原理 粒子群算法是群智能一种，是基于对鸟群觅食行为的研究和模拟而来的。假设在鸟群觅食范围，只在一个地方有食物，所有鸟儿看不到食物（不知道食物的具体位置），但是能闻到食物的味道（能知道食物距离自己位置）。最好的策略就是结合自己的经验在距离鸟群中距离食物最近的区域搜索。 利用粒子群算法解决实际问题本质上就是利用粒子群算法求解函数的最值。因此需要事先把实际问题抽象为一个数学函数，称之为适应度函数。在粒子群算法中，每只鸟都可以看成是问题的一个解，这里我们通常把鸟称之为粒子，每个粒子都拥有： 位置，可以理解函数的自变量的值； 经验，也即是自身经历过的距离食物最近的位置； 速度，可以理解为自变量的变化