现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。

演示内容:多线程登录账号填表(优化版) 模块:队长填表模块2.2,精易模块 ,鱼刺多线程模块 大致思路:例子演示,打开3个谷歌浏览器,读取超级列表框里面账号,在不关闭浏览器的情况下,通过多开编号,利用队列压入和弹出的方法,控制指定端口的浏览器,达到固定浏览器数量,固定端口号,固定线程数量的方式来填表 本次更新: 1.增加了停止命令,停止后,等到投递的线程执行完了才能再开始           2.代码严谨了,开始命令,可以反复执行,支持中间停止了,再次开始,从没有成功的地方开始           3.利用队列的先进先出的特性,来控制多开编号,进而控制指定端口的浏览器循环填表 优点:最大限度的节省zy,不用启动关闭浏览器,大量创建队长填表带来的一些问题,等等 缺点:运行久了,浏览器内存会一直增长,所以到一定时候需要重启浏览器处理,其他的等待大家发现吧 此模板在本人win0机器上,测试过没问题,但是不敢保证所有机器没问题

行业资料-电子功用-可自动侦测电池数量的电池充电电路.pdf.zip

影响地面三维激光扫描点云精度的因素有很多, 它们共同存在且交互影响, 研究各因素及其交互作用对点云数量、点云反射强度和点云标准偏差的影响有利于有效地提高地面点云精度。选择目标物的颜色、粗糙度、距离作为研究对象, 利用多因素方差分析法、多元线性回归分析法, 分析了各因素及其交互作用影响的显著性, 并拟合了点云标准偏差和点云反射强度的回归方程。研究结果表明：目标物距离对点云数量的影响较大, 5 m距离的点云数量约是30 m距离的40倍, 距离与点云数量成反比; 目标物颜色对点云反射强度的影响较大, 白色最大点云强度可达0.54, 而黑色只有0.18, 点云反射强度从大到小为白色、绿色、蓝色、红色、黑色; 目标物距离对地面三维激光扫描点云标准偏差影响最大, 30 m距离的点云标准偏差是5 m距离的3倍左右, 颜色次之, 粗糙度的影响不明显, 点云标准偏差与点云反射强度具有幂函数关系。

三个文件：“test_Execute.m”是要运行的文件，“Generate_Mobility.m”生成一个结构，其中包含来自随机航点移动模型的所有需要​​的信息，“test_Animate.m”给出动画以确保移动性良好.

自定义view九宫格图片展示,他可以进行对图片数量的大小进行图片的大小设置,因为在单张图片的时侯,我们需要将图片大小调大,多张图片时将图片调小,大小看需求自己进行调试

解除百度网盘转存的时候超出数量限制.内附详细的使用说明，一看就会。

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该算法是一种使用kmeans原理对输入的彩色或灰度图像进行聚类的全自动方法，但是在这里，您无需指定聚类数或任何初始种子值即可开始迭代，该算法会自动查找聚类数和聚类中心. 这是在不知道聚类数量的情况下对图像进行聚类的一种非常快速的实现。 1. 将灰色（单通道（0-255））或彩色图像（3 通道（0-255））聚类为 kmeans。 2. 不需要为聚类指定簇数。 3. 实施速度非常快。 4.非常容易理解。 5. 易于根据您的要求修改代码。 6. 不使用任何图像处理工具功能。 此代码使用与 kmeans 中相同的原理，但这里您不需要定义集群数。 您可以使用此代码来估计图像中存在的聚类（颜色）数量，此代码可能无法根据需要分割所有图像，因此建议对聚类图像进行后期处理。 请下载后查看，期待您的建议和修改。 谢谢你， 安吉特·迪克西特

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