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使用vc打开图片文件支持格式(BMP, GIF, JPG, PNG, TIF, ICO, TGA, PCX, PSD)含vc源代码,可编译执行的exe

vc运行库合集（9、10、11、12、14）x86&x64;：共有vc9（2008）、vc10（2010），vc11（2012），vc12（2013），vc14（2015）的x86和x64十个版本。

单晶炉导流筒、热屏及炭毡对单晶硅生长影响的优化模拟，可供参考学习，单晶炉导流筒、热屏及炭毡对单晶硅生长影响的优化模拟

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模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种概率型优化算法，用于在给定大的搜索空间内寻找问题的最优解。该算法模仿了物理退火过程，即固体物质加热后再缓慢冷却以减少系统的能量，达到更稳定的状态。在模拟退火中，"能量"对应于优化问题的目标函数值，"温度"则是一个控制参数，用于决定接受较差解的概率，以避免陷入局部最优。 以下是一个使用Python实现的模拟退火算法示例： 在这个例子中，cost_function 是我们要优化的目标函数，neighbour_function 用于生成当前解的邻近解，simulated_annealing 函数实现了模拟退火算法的主体逻辑。我们从一个随机初始化解开始，通过不断迭代、生成新解、评估和接受或拒绝新解来寻找最优解。 请注意，模拟退火算法的性能高度依赖于初始温度、降温速率、最大迭代次数等参数的设置，以及邻居函数和目标函数的设计。在实际应用中，可能需要根据具体问题调整这些参数和函数。

VC++实现spy++源码获取窗口句柄的功能vs2015

文字识别VC源码

应用于函数寻优问题

基尔霍夫椭圆涡旋是嵌入在无粘性、不可压缩和无旋流体中的均匀涡度的二维椭圆区域（或“补丁”）。 G. Kirchhoff 在 1876 年证明了这些是非线性欧拉方程的精确解。 随后，AEH Love 分析了基尔霍夫涡旋的线性稳定性，并确定在大纵横比下它们是不稳定的。 他还获得了振荡频率和增长率的解析表达式。 自述文件中包含了他的论文的抄录，该论文于 1893 年发表在伦敦数学学会会刊上。 1979 年，NJ Zabusky、MH Hughes 和 KV Roberts 引入了一种现在通常称为“轮廓动力学”的数值方案。 这是一种用于模拟无粘性离散涡量块的流行工具。 它在数值上是有效的，因为跟随均匀涡度区域的演变只需要跟踪其边界。 我们在 Matlab 中实现了轮廓动力学算法，以重新检查基尔霍夫涡旋的演变，重点是系统的模式。 包括两个拟合例程，将解分解为组成的线性特征模式。 这些例程的一些