matlab有些代码不运行AxialOpt 描述 AxialOpt是MATLAB工具，用于轴向涡轮机的平均线设计优化。 该代码旨在简化和易于使用。 下面列出了该代码的一些显着功能： 支持任意级数的轴流涡轮的平均线设计优化。 支持多种损耗模型来估计涡轮机内的熵产生，包括： （1951） （1970年） （1982） 使用一维扩散器模型或简化的等熵流模型来计算在涡轮机出口处回收的动能分数。 支持多种工作流体，例如空气，水，二氧化碳，碳氢化合物和制冷剂。 使用库的状态方程来计算工作流体的热力学性质。 使用的基于梯度的算法以系统的方式找到最佳的涡轮机配置。 提供绘图功能，以可视化所设计涡轮的几何形状，热力学图，速度三角形和损耗分布。 提供了通过工具箱导出出版物质量图的可能性。 使用此工具箱需要和。 请参阅原始存储库中的安装说明。 注意：AxialOpt不适合在不同的运行条件下估算现有涡轮机设计的性能。 安装 为了使用AxialOpt您需要安装MATLAB和MATLAB Optimization Toolbox。 另外，您需要安装CoolProp并通过Python将其与MATLAB接口。 这听起

实验一 Linux命令接口 实验二 观察Linux进程状态 在本实验中学习Linux操作系统的进程状态，并通过编写一些简单代码来观察各种情况下，Linux进程的状态，进一步理解进程的状态及其转换机制。 实验三 观察Linux进程/线程的异步并发执行 通过本实验学习如何创建Linux进程及线程，通过实验，观察Linux进程及线程的异步执行。理解进程及线程的区别及特性，进一步理解进程是资源分配单位，线程是独立调度单位。 实验四 使用信号量进行互斥与同步 本实验介绍在Linux中使用信号量进行进程同步、互斥的方法。读者可以通过实验进一步理解进程间同步与互斥、临界区与临界资源的概念与含义，并学会Linux信号量的基本使用方法。 实验五 进程同步问题实现 利用实验四提供的方法和例子，解决进程同步相关问题，例如：生产者消费者问题，哲学家进餐等问题。 实验六 作业调度算法模拟 （1）掌握周转时间、等待时间、平均周转时间等概念及其计算方法。 （2）理解五种常用的进程调度算法，区分算法之间的差异性，并用C语言模拟实现各算法。 实验七 动态分区分配方式的模拟

锅炉空燃比优化模型,自变量是空燃比,因变量是热效率.瞎子爬山优化空燃比寻找热效率最优值,其实该过程是随机试错过程.热效率计算,见https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/85505889,也可以在评论区留言,手把手教授.

android闹钟源代码，实现了闹钟定时功能 代码有注释，初学者都可以看得懂喔

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A星算法的代码，A*算法，输入地图数组通过算法计算，输出了最短线路列表。代码实现算法。个人习惯使用QT5，在QT5上写的代码，可以直接编译

手写汉字识别完整代码可运行，使用深度学习cnn网络结构，训练模型，并使用qt界面实现交互，能在界面上写汉字识别。 内含完整代码可运行。 主要是python代码，pytorch框架，也可以改成tensorflow，内有说明文档，可以根据文档进行安装环境和运行代码。 代码结构逻辑简单，依次运行01、02、03顺序代码即可运行。 博客说明：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124813220

小鸟游戏的matlab代码，可运行可游戏

matlab代码循环运行 tsp2019 这是论文 复现 的代码 求解下面的两个问题 问题18 问题18 有两种方法求解 ADMM 和改进IPM算法 ADMM算法现在 只写了一个框架 求解无约束优化问题的方法还没有想好 改进IPM算法大致完成了 还有一些点要改进 在cvx下，运行IPM.m即可 问题19 cvx求解 需要循环求解，因此需要改变最大迭代次数 设置最大迭代次数为1 %论坛上找到的方法 %对于sdp 设置下面 ‘maxit’意为最大迭代次数 1代表1次 cvx_solver_settings('maxit',1); 问题19有解析解，因此，求解十分容易，通过problem19.m 函数求解 现在代码写的还是太乱，后面要改进一下，避免出现这么多函数。 所用杨老师代码 使用了杨老师toeplitz矩阵的范德蒙德矩阵分解函数，VanDec.m 这里要修改最后的 phase（不存在这个函数）换成angle 所用环境 操作系统 Ubuntu 18.04 Matlab 2019b cvx 2.2 Intel +64GB

matlab有些代码不运行色调映射的图像质量指数-修订 Travis CI：信号量：CircleCI：AppVeyor： 工作服：Codecov：代码气候： 这是色调映射图像质量指数的Python3重新实现。 此实现与Matlab原始版本有显着差异，并且它们产生不同的结果！ 原始文章可以在这里找到： Matlab中的参考实现： 原始源代码未指定许可证，只是应引用该代码并应引用原始论文。 我将此重新实现置于AGPLv3许可下，希望这与最初的意图兼容。 测试照片是我拍摄的，我将它们捐赠给了公共领域。 偏差 我不同意原始文章中的一些实现选择，例如 块处理期间的零填充 输入图像动态范围的重新缩放 （也许还有其他，尚不确定） 这些导致不同的TMQI得分，因此原始文章和此实现中的值不可比较。 选择其中之一之前，请务必小心。 您可以使用适当的函数调用（TMQI与TMQIr）或在CLI中使用--revised选项来调用原始代码和修改后的代码。 安装 pip install git+https://github.com/dvolgyes/TMQI 之后，您可以将其导入为库： from TMQI impo