针对一个扫描周期内单个目标可能产生多个量测的问题, 提出一种基于标签随机有限集的扩展算法. 结合脉冲扩展标签多伯努利(-GLMB) 滤波器和多量测模型, 推导出新的更新方程; 采用假设分解策略对关联过程进行降维, 避免了量测分组过程. 实验分析表明: 所提出算法能对目标数进行无偏估计, 在低探测概率条件下跟踪性能明显优于多量测概率假设密度(MD-PHD) 算法; 计算开销在量测较少时高于MD-PHD, 量测个数增加时增幅低于MD-PHD.

算法设计与分析（第二版）王红梅，胡明 第一章课后答案

包含机器学习的特征抽取、数据预处理、算法（k-近邻算法、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、岭回归、逻辑回归、k-means）、模型评估

SM２密码算法使用规范； 国密算法 标准文件；GM/T 0009-2012

基于labview的Modbus checksum校验算法，亲测有效无误

粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，PSO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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