React可编辑的员工表（数据表） 这个项目是使用任何外部模块（例如react-data-grid，react-datasheet等）从头开始创建的。 特征 在一张桌子中查看所有员工 编辑所需的单元格（内联编辑） 将任何行标记为已删除 撤消删除操作 获取更新的（如果任何属性与初始值不同）雇员的列表。 如果任何单元格的值均已更改，但随后又恢复为先前的值，则不会假定此员工为已更新。 获取标记为已删除的员工列表。 如果已更新员工，然后将其标记为已删除，则该员工将保留在已删除列表中。 重置数据（将所有更改返回到初始状态） 通过单击“提交数据”按钮查看更新和删除的员工的JSON数据 下载JSON数据 搜索功能 基本验证（日期，电话号码验证等） 分页 好好享受！ :vulcan_salute: :raising_hands:

传单控制搜索 一个Leaflet控件，用于通过自定义属性搜索标记/功能的位置。 支持ajax / jsonp自动补全和JSON数据过滤/重新映射。 根据MIT许可获得许可。 版权所有 在Leaflet 0.7.x和1.3.x中进行了测试 在哪里 演示： 源代码： 安装 npm install --save leaflet-search 选项 选项 默认 描述 网址 '' 通过ajax请求进行搜索的网址，例如：“ search.php？q = {s}”。 可以用作返回字符串以进行动态参数设置的函数 层 空值 搜索标记所在的图层（是L.LayerGroup） sourceData 空值 函数填充_recordsCache，通过第一个参数传递搜索文本，然后在第二个回调中传递 jsonpParam 空值 用于通过jsonp服务搜索的jsonp参数名称，例如：“回调” prop

IP搜索软件，简单好用的小工具，快捷搜索局域网内存在的ip地址。

非常好用的sql server 搜索工具。sql search sql search

matlab广度优先算法代码搜索算法-BFS-DFS-A-star 搜索是AI中解决问题的通用技术。 这个项目将使您开始使用这些不同的算法： 蛮力搜索策略 广度优先搜索：它从根节点开始，先探索相邻节点，然后再向下一级邻居移动。 每次生成一棵树，直到找到解决方案。 可以使用FIFO队列数据结构来实现。 此方法提供了最短的解决方案路径。 缺点：由于保存了每个级别的节点用于创建下一个节点，因此它会占用大量内存空间。 存储节点的空间要求是指数级的。 ） 深度优先搜索：它是通过LIFO堆栈数据结构递归实现的。 它仅按不同顺序创建与“广度优先”方法相同的节点集。 缺点：该算法可能不会终止并在一条路径上无限进行。 解决此问题的方法是选择截止深度。 如果理想截止值是d，并且选择的截止值小于d，则该算法可能会失败。 如果选择的截止值大于d，则执行时间会增加。 知情（启发式）搜索策略 星级搜索：这是“最佳优先”搜索的最著名形式。 它避免了扩展已经很昂贵的路径，而是首先扩展了最有希望的路径。f（n）= g（n）+ h（n），其中： g（n）到达节点的成本（到目前为止） h（n）从节点到目标的估计成本 f（n

Paragraph grep tool. 进行段搜索的grep工具。默认以空行为段分隔符，并可以自己通过-p参数指定。使用方法与经典grep相同，只是从grep的行搜索变为段搜索。 此版本为Windows下的安装版本，安装后即可从命令行窗口中通过pgrep命令调用。附带源代码。 使用帮助 ------------------------------------ pgrep v1.00.x071127 by Programus (programus@gmail.com) ------------------------------------ An open source and free command line grep like tool. It prints out the paragraphs which contains the pattern instead of lines. Usage: pgrep [OPTION]... PATTERN [FILE] ... python pgrep [OPTION]... PATTERN [FILE] ... Search for PATTERN in each FILE or standard input and output a paragraph separated by separator. Example: python pgrep.py -i 'hello world' menu.h main.c OPTIONS: -c, --count Suppress normal output; instead print a count of matching lines for each input file. With the -v, --invert-match option, count non-matching lines. -e, --regexp=PATTERN Use pattern as the pattern; useful to protect patterns beginning with a -. -f, --file=FILE Obtain patterns from file, one per line. The empty file contains zero patterns, and therefore matches nothing. -h, --help Print this help -i, --ignore-case Ignore case distinctions in both the pattern and the input files. -l, --files-with-matches Suppress normal output; instead print the name of each input file from which output would normally have been printed. The scanning of every file will stop on the first match. -p, --separator=SEPARATOR Specify a separator. The default separator is '\n\s*\n'. -v, --invert-match Invert the sense of matching, to select non-matching parts.

An experimental evaluation of a scatter search for the linear ordering problem

XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法Matlab原代码，可用于全局优化，并附有算法原理的文章及测试函数，供大家参考学习。

CS188 启发式智能搜索实验search.zip

禁忌搜索(Tabu Search, TS)是属于模拟人类智能的一种优化算法。 基本流程：禁忌搜索算法在初始化的时候，在搜索空间随机生成一个初始解 i，禁忌表H置空，当前解i记为历史最优解 s，然后进入迭代的搜索过程。在每一次迭代中，都从当前的解i出发，在当前禁忌表H的限制下，构造出解i的邻域A，然后从A中选出适应值最好的解 j 来替换解 i，同时更新禁忌表H。在解 j 替换解 i 之后，如果解 i 的质量得到改善，那么历史最优的解 s 将被解 i 替换；否则，s 保持不变，即使解 i 虽然暂时变差了，但是由于扩大了搜索空间，仍有利于跳出局部最优。得到了新的当前解 i 之后，算法返回迭代的开始继续进行，直到找到最优解或者运行了一定的迭代次数等终止条件的时候结束算法。 ———————————————— 介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109270374