概述 本文说的是如何通过monaco-editor实现一个类似于codepen一样的在线代码测试工具。 微软之前有个项目叫做Monaco Workbench，后来这个项目变成了VSCode，而Monaco Editor（下文简称monaco）就是从这个项目中成长出来的一个web编辑器，他们很大一部分的代码（monaco-editor-core）都是共用的，所以monaco和VSCode在编辑代码，交互以及UI上几乎是一摸一样的，有点不同的是，两者的平台不一样，monaco基于浏览器，而VSCode基于electron，所以功能上VSCode更加健全，并且性能比较强大。 实现效果 实现代码 1

里面是ＭＰＥＧ４的源代码及说明，应该还有测试程序．是按照功能模块划分的，由VC++编写． 测试 , 程序 , 源代码

压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果，可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果，所以如果哪位同学有更好的想法，希望能不吝赐教。

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JDBC实现 数据库 与 Java类 的数据同步

Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpac

本资源包含TSP常见的所有测试数据和matlab、c++代码。旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)代表一类组合优化问题,在物流配送、计算机网络、电子地图、交通疏导、电气布线等方面都有重要的工程和理论价值,引起了许多学者的关注 。TSP 简单描述为:一名商人要到n 个不同的城市去推销商品,每2个城市i和j之间的乐离为d,如何选择一条路径使得商人每个城市走一遍后回到起点,所走的路径最短。 TSP是典型的组合优化问题,并且是一个 NP难题。 TSP 描述起来很简单,早期的研容者使用精确算法求解该问题,常用的方法包括分枝定界法、线性规划法和动态规划法等，但是可能的路径总数随城市数目n是呈指数型增长的,所以当城市数目在100个以上时,一般很难结确地求出其全局最优解。随着人工智能的发展,出现了许多独立于问题的智能优化算法,如蚁群算法、遗传算法、模拟退火、禁忌搜索、神经网络、粒子群优化算法、免疫算法等,通过模拟或解释某些自然现象或过程而得以发展。模拟退火算法具有高效、鲁棒、通用、灵活的优点。将模拟退火算法引入TSP求解,可以避免在求解过程中陷入TSP的局部最优。