MIB是管理信息库（Management Information Base）的缩写。它是一种用于网络管理和监控的标准格式，包含了架构、对象类型、属性和关系等定义，可以被SNMP协议使用和读取。而MIB Browser则是一款用于浏览和管理MIB数据库的工具软件，可以帮助用户轻松地查找、检索和分析MIB信息。 通过MIB Browser，用户可以： 浏览MIB数据库：MIB Browser能够将MIB数据库中的所有信息展现在用户面前，给用户带来直观的视觉体验。 搜索和筛选信息：用户可以使用MIB Browser的搜索和筛选功能，在巨大的MIB数据库中快速找到特定的信息和对象。 分析和测试设备：MIB Browser提供了各种功能，包括单个或批量查询、获取和设置对象属性、监视设备状态等，可以帮助用户实现设备的远程监控和诊断。 自定义MIB信息：用户还可以通过MIB Browser自定义MIB信息，创建、编辑和修改对象，并可将其保存为新的MIB文件以供使用。 总之，MIB Browser是一款用户友好、功能强大的MIB管理工具，可以帮助用户轻松管理和监控网络设备，提高工作效率和网

验证码识别，使用exe进行训练集标识，无代码基础也可进行训练集标注，理论上准确率可以到百分之百，压缩包里有一部分我做好的字模和一部分测试数据，下载后可以直接用我的数据进行测试。 支持的调用方式有：易语言、VB、VB-NET、VB、TC、python、Delphi、C++、C#、按键精灵等，理论上只要是能调用dll就可以使用，如果有什么问题的话可以在线面的文章中留言，我会定期查看并回复大家的问题 https://editor.csdn.net/md/?articleId=125498768

带负载转矩前馈补偿的永磁同步电机FOC 1.采用滑模负载转矩观测器，可快速准确观测到负载转矩。 赠送龙伯格负载转矩观测器用于对比分析。 2.将观测到的负载转矩用作前馈补偿，可提高系统抗负载扰动能力； 提供算法对应的参考文献和仿真模型，支持技术解答。 拿后赠送PMSM控制相关电子文档。 仿真模型纯手工搭建，不是从网络上复制得到。

六轴机械手程序 用信捷XD5和威纶触摸屏编写。 此程序已经实际设备上批量应用，程序成熟可靠，借鉴价值高，程序有注释。

Sethian (1996) 引入的 Fast Marching 算法是一种数值算法，能够捕捉 Eikonal 方程 |grad(D)|=P 的粘度解。 水平集 {x \ F(x)=t} 可以看作是一个以速度 P(x) 前进的前沿。 得到的函数 D 是一个距离函数，如果速度 P 是常数，它可以看作是到一组起点的距离函数。 Fast Marching 与 Dijkstra 算法非常相似，它在图上找到最短路径。 使用距离函数 D 的梯度下降，可以在各种设置（P 常数的欧几里德，以及 P 变化的加权黎曼流形）中提取最短路径（测地线）的良好近似。 关于 Fast Marching 算法的主要参考书是计算几何、流体力学、计算机视觉和材料科学中不断发展的接口的水平集方法和快速行进方法JA Sethian，剑桥大学出版社，1999 剑桥应用和计算数学专着可以在 3D 中快速行进以及一些应用程序的良好评

本人作品，用进退法求函数单峰区间和在单峰区间求极小值的两部现在用着个程序 只需一步就到位

蒙特卡罗法(MC)广泛用于模拟光在皮肤组织中的传播。发展了基于四面体网格的蒙特卡罗(TMC)方法，提出了距离阈值的概念避免数值耗散导致的错误能量沉积。通过计算带有单根血管的两层皮肤模型比较了几何蒙特卡罗(GMC)、基于结构化网格的蒙特卡罗(VMC)和TMC。GMC 通过数学定义组织界面，避免了离散，精度最高，但不适用于复杂的界面。VMC 实施简单，但是对曲折表面的离散会导致显著的误差。TMC 使用边界适应性较好的四面体单元在计算的精度和灵活性上找到了平衡。计算结果表明，TMC 法对几何形状的空间适应性远强于VMC，在复杂界面区域的误差仅为VMC 法的10%~25%，是一种理想的边界区域离散化的方法。

dbeaver是免费和开源（GPL）为开发人员和数据库管理员通用数据库工具。 易用性是该项目的主要目标，是经过精心设计和开发的数据库管理工具。免费、跨平台、基于开源框架和允许各种扩展写作（插件）。 它支持任何具有一个JDBC驱动程序数据库。 它可以处理任何的外部数据源。

成语关卡不再需要一个个手动匹配了，六千关数据，拿来可用

动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下的目标值。动态规划算法求解TSP 用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最优值、最差值和平均值，并与Gurobi求解结果比较各计算时间下