基于遗传算法的带充电桩电动汽车路径规划系统：支持软时间窗、多目标点及成本优化,基于遗传算法的电动汽车带充电桩路径规划VRPTW问题研究：软时间窗、时间窗惩罚、多目标点与充电功能的集成及Matlab程序实现,遗传算法求解带充电桩的电动汽车路径规划VRPTW问题 具有的功能 软时间窗，时间窗惩罚，多目标点，充电，遗传算法 生成运输成本 车辆 路线 带时间窗，注释多,matlab程序 代码有详细注释，可快速上手。 ,关键信息提取的关键词如下： 遗传算法; VRPTW问题; 充电桩; 电动汽车路径规划; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 充电; 运输成本; 车辆路线; 代码注释; Matlab程序。 以上关键词用分号分隔为： 遗传算法; VRPTW问题; 充电桩; 电动汽车; 路径规划; 软时间窗; 时间窗惩罚; 多目标点; 运输成本; 车辆路线; 代码详细注释; Matlab程序。,遗传算法在电动汽车带充电桩的VRPTW路径规划中的应用

芋道是一个以CRM系统为核心的开发项目，它采用的是yudao ruoyi-vue-pro的技术栈，其中包含了一套高效的Vue前端框架以及基于Spring Boot的后端系统。CRM（Customer Relationship Management）即客户关系管理系统，主要用来管理公司与客户之间的关系。它的目标是通过一系列的策略与软件工具来优化与提升客户满意度、客户忠诚度，并且提升企业的销售业绩。 芋道CRM系统的特点是高度集成化与模块化设计，使之能够快速部署并且易于扩展。在这个系统中，开发者可以利用Vue.js快速开发出响应式的前端用户界面，而Spring Boot则提供了一个轻量级的、快速启动的Spring应用程序。这样的设计可以大大减少项目开发的复杂度，并提升开发效率。 本次更新的文件名为crm-2024-09-30.sql，是一份SQL文件，它包含了CRM系统的数据库更新脚本。SQL（Structured Query Language）是一种特殊目的的编程语言，主要用于管理关系数据库管理系统中的数据。通过使用SQL，可以进行数据的查询、插入、更新、删除等操作。在CRM系统中，SQL脚本通常用来维护数据结构，例如创建新表、索引、触发器等，或者进行数据的迁移、备份和恢复。 更新时间标记为2024年9月30日，说明这是最新的版本文件。文件更新的内容可能涉及到对系统功能的改进、性能优化、安全加固、用户界面的美化或是新增了一些业务流程模块等。鉴于它被注明可以对应yudao版本2.4.1，这说明开发者在进行此次更新时，很可能针对该版本的特性做了定制化的改进和优化。 从文件名的命名规则上来看，"crm"是该文件的模块标识，表明文件与CRM系统直接相关；"2024-09-30"则精确地指出了文件的更新时间，这有助于开发者追踪历史版本，便于管理不同版本的文件；".sql"作为文件的后缀名，明确指出了该文件是一个SQL脚本文件。 由于这是一个SQL文件，因此它可能包含了创建或修改数据库表的语句、数据库索引的创建语句、视图的定义语句、存储过程和函数等。这些内容对于数据库管理员或开发人员来说是至关重要的，因为它们是CRM系统功能正确执行的基石。SQL文件的更新通常涉及对数据库结构的变更，所以进行更新前应当做好数据备份，以防数据丢失。 在实际使用这个SQL文件进行数据库更新时，通常需要数据库管理员或开发人员登录数据库管理系统，执行SQL脚本中的语句。通常，在执行之前，应当仔细检查脚本内容，确保它符合业务逻辑和数据结构的要求。在某些情况下，还需要对数据库进行锁定，以防止在更新过程中出现数据不一致的情况。一旦执行了SQL脚本，对数据库结构的更新就会立即生效，相应的CRM系统也会反映出这些变化。 从标签来看，"yudao ruoyi-vue-pro crm sql"表明该项目的维护者对于标签的使用是精确的，它不仅涵盖了CRM系统的命名，还关联了前端框架和后端技术，提供了对于技术栈的完整描述。 本SQL文件是芋道CRM系统的一个重要组成部分，它承载了对CRM数据库结构的维护和更新任务。开发者和数据库管理员需要精确地理解和使用这个文件，以保证系统的正常运行和升级。

芋道（Yudao）是一个专注于提供ERP（企业资源计划）系统的专业平台，它的产品线中包括了多种版本，以满足不同规模企业的信息化需求。此次更新的版本名为“yudao ruoyi-vue-pro”，版本号为2.4.1，具体更新时间为2024年5月3日。这次更新的文件是一个SQL文件，其名称为“erp-2024-05-03.sql”。 SQL文件通常用于存储数据库操作命令，这些命令可能是数据查询、数据更新、数据插入或数据库结构变更等。对于ERP系统而言，SQL文件的重要性不言而喻。它们被用来管理ERP系统的数据库，包括对系统数据的增删改查操作，以及数据库结构的升级优化等。ERP系统的稳定运行很大程度上依赖于这些操作的准确性和高效性。 考虑到此次更新对应的是yudao版本2.4.1，这意味着“erp-2024-05-03.sql”文件可能包含了该版本相对于前一版本的数据库结构变动或数据迁移脚本。这些变动可能涉及到了ERP系统中的财务、库存管理、订单处理、人力资源等多个模块的改进或优化。由于ERP系统的复杂性，任何微小的更新都可能导致系统功能的重大改变，因此对于企业来说，更新前的细致审查和测试是非常必要的。 从技术角度看，此次更新的SQL文件应该包含了对数据库表结构的调整，如增加或删除字段、修改数据类型、调整索引等。此外，文件可能还包含了数据更新的脚本，用于在数据库升级过程中平滑迁移旧数据到新结构，或者修正旧版本中已知的数据错误。 对于yudao ruoyi-vue-pro的用户而言，这次更新的发布日正值2024年5月3日，表明了平台对产品持续维护的态度和对用户需求的快速响应。yudao ruoyi-vue-pro作为一个基于Vue和Spring Boot开发的ERP解决方案，其前端使用Vue框架，后端基于Spring Boot，以Vue和Java作为主要技术栈。这种前后端分离的架构设计使得系统在响应快速、易维护的同时，还具备高可扩展性。 在更新过程中，ERP系统的管理员或者数据库管理员需要确保在执行SQL更新脚本之前备份好数据库，以防止更新过程中出现数据丢失或系统异常。在更新操作完成后，还需要对ERP系统进行充分的测试，确保所有功能正常运行，且系统的稳定性和性能得到保证。 对于使用yudao ruoyi-vue-pro的企业来说，这次的SQL更新文件“erp-2024-05-03.sql”是一个重要的维护工具，它关乎企业ERP系统的正常运作和数据安全。只有通过谨慎的操作和彻底的测试，企业才能确保ERP系统的顺利升级，并从中获取到yudao团队所提供的新功能和性能提升。

在VC++编程环境中，通过网络获取时间通常涉及到网络编程和时间同步的概念，主要利用的是Socket API，这是一个在操作系统内核中实现的网络通信接口。在这个过程中，我们可以使用TCP或UDP协议来传输数据，但通常HTTP协议更为常见，因为它提供了一种简单的方式来请求和接收网络时间服务器的时间。 让我们了解一下Socket API。Socket是网络通信的基本单元，可以看作是两台计算机之间的通信端点。在VC++中，我们通常会包含`winsock2.h`头文件，并链接到`ws2_32.lib`库来使用Socket API。初始化Socket环境需要调用`WSAStartup`函数，然后创建Socket对象，通常是使用`socket`函数。在完成网络操作后，记得调用`WSACleanup`来清理资源。 网络时间同步，也称为NTP（Network Time Protocol），是一种用于同步网络中多个系统时钟的协议。在VC++中实现NTP客户端，你需要向NTP服务器发送一个请求报文，然后接收服务器返回的应答报文，从中解析出服务器的时间。NTP报文是基于UDP的，因为它是无连接的，适合这种一次性、低延迟的交互。 下面是一些关键步骤： 1. **创建Socket**：使用`socket`函数创建一个UDP Socket，因为NTP基于UDP。 2. **连接服务器**：使用`connect`函数与NTP服务器建立连接，需要服务器的IP地址和端口号（通常为123）。 3. **构造请求报文**：NTP请求报文包含特定的字段，如版本号、模式、 Leap Indicator等。你可以构建一个包含这些字段的字节流，然后通过`send`函数发送到服务器。 4. **接收响应**：调用`recv`函数接收服务器返回的NTP响应报文。 5. **解析时间**：响应报文中的某些字段，如Transmit Timestamp，包含了服务器发送报文时的UTC时间。你可以根据这个信息计算出本地时间与服务器时间的偏差，然后调整本地时间。 6. **关闭Socket**：别忘了调用`closesocket`关闭Socket。 在"GetInternetTime"这个项目中，上述过程应该被封装在一个函数或者类中。代码可能包括了设置套接字选项、错误处理以及时间转换等细节。为了调试和测试，你可能还需要定义一些常量，比如NTP服务器的IP地址和端口，以及预定义的NTP请求报文结构。 注意，网络时间同步可能会受到网络延迟、时区和闰秒等因素的影响，因此实际应用中可能需要对时间偏差进行平滑处理，以减少瞬间的不准确。此外，考虑到安全性，连接的服务器应该是可信的，以防止中间人攻击或其他安全风险。 通过网络获取时间在VC++中涉及了Socket编程和NTP协议的应用，理解这两个概念对于编写此类程序至关重要。通过实践和学习，你可以创建一个可靠的网络时间同步客户端，帮助你的系统保持准确的时间。

1、能够自动地采集和识别学生的人脸信息，实现学生的身份验证和考勤记录，无需学生进行任何操作，也无需教师进行任何干预，提高了考勤的速度和准确性。 2、能够实时地将考勤数据上传到服务端，实现考勤数据的安全和可信，无需考虑数据的丢失或损坏，也无需担心数据的篡改或泄露，保障了考勤的公正和透明。 3、能够提供丰富的考勤数据的分析和展示，如考勤率、考勤分布、考勤趋势、考勤异常等，可以帮助教师和学生了解和改进自己的出勤情况，提升了考勤的意义和价值。 本课题的研究内容主要包括以下几个方面： 考勤签到系统的建立与完善：该模块有客户端与服务端，客户端包括发送模块，功能模块和接收模块；服务端包括签到模块、发送模块，接收模块与数据库模块。 人脸识别模块的设计和实现：该模块负责采集和识别学生的人脸信息，实现学生的身份验证和考勤记录。该模块采用了特征提取方法，可以有效地提取和学习人脸的特征，处理人脸的变化和差异，提高人脸识别的准确率和鲁棒性。并生成yml模型，通过调用yml特征库进行快速识别。 用户画像的构建：首先统计学生签到签退次数和时间，对签到签退分别是上下午进行分析，并统计学生课堂学习的总时间。并对签到时间

在IT行业中，尤其是在移动应用开发领域，获取照片的EXIF信息是一项重要的任务。EXIF（Exchangeable Image File Format）是图像文件格式的一部分，它存储了关于数字照片的元数据，如拍摄时间、地理位置、相机型号、曝光参数等。这篇描述涉及的是如何在小程序环境中使用JavaScript来读取这些信息。 我们需要理解JavaScript是如何与小程序接口交互的。小程序提供了一套自己的API，开发者可以利用这些API来访问设备的硬件功能，包括读取本地文件。在小程序中，我们可以使用`wx.getImageInfo`接口来获取图片的基本信息，其中包括部分EXIF数据。 `wx.getImageInfo`接口的工作方式如下： 1. 调用`wx.getImageInfo`，传入一个包含`src`属性的对象，`src`为图片的URL。 2. 当图片加载完成后，该接口会返回一个对象，其中包含了图片的宽度、高度、路径以及部分EXIF信息，如创建日期。 然而，小程序内置的`wx.getImageInfo`并不直接提供完整的EXIF数据，比如拍摄地点的经纬度、相机型号等高级信息。为了获取这些详细数据，开发者通常需要借助额外的JavaScript库，例如`exif-js`。这个库可以解析图片的二进制数据，提取出隐藏在其中的EXIF元数据。 下面是一个使用`exif-js`库读取EXIF信息的基本步骤： 1. 引入`exif-js`库到小程序项目中，这可能需要将库转换为小程序支持的格式。 2. 使用`wx.readFile`接口读取图片的二进制数据，因为`exif-js`需要原始的二进制流。 3. 将读取到的数据传递给`ExifImage`构造函数，这个构造函数会解析数据并暴露EXIF信息。 4. 通过事件监听或回调函数处理解析后的EXIF数据。 需要注意的是，由于小程序对安全和性能的考虑，直接操作二进制数据可能会受到一些限制。因此，在实际开发中，确保遵循小程序的开发规范，并根据其规定进行优化。 在实际项目中，获取EXIF信息可能用于多种用途，例如： - 用户体验：显示拍摄时间、地点等信息，增强用户体验。 - 数据分析：收集用户拍摄习惯，如常用相机设置，用于产品优化。 - 审核机制：检查照片是否篡改，通过比对EXIF信息中的日期和设备信息。 - 地图服务：结合经纬度信息，提供基于位置的服务。 小程序通过JavaScript获取照片EXIF信息是通过小程序提供的API和第三方库结合实现的。虽然过程稍显复杂，但能够为用户提供更丰富的功能和体验。在开发过程中，理解小程序的API限制以及合理选择和使用JavaScript库是至关重要的。

IntelliJ IDEA是一款广受欢迎的Java集成开发环境（IDE），由JetBrains公司开发。它以其高效、智能的代码补全、强大的调试工具和丰富的插件系统而受到开发者们的喜爱。然而，IntelliJ IDEA的商业版本通常有试用期限制，试用期结束后需要购买许可证才能继续使用全部功能。`ide-eval-resetter-2.3.5.jar` 是一个针对这个问题的第三方工具，它的主要功能是重置IntelliJ IDEA的试用期，让开发者能够继续免费体验完整版的IDE。 这个工具的版本号是2.3.5，这意味着它经过了多次迭代和改进，以适应IDE的更新和反破解策略的变化。使用`ide-eval-resetter`，开发者可以在试用期限结束后，无需购买许可证就能继续使用IDE的全部特性，这对于个人学习或者小型项目来说非常有帮助。 不过，值得注意的是，使用此类工具可能违反IntelliJ IDEA的许可协议，可能导致法律问题，同时也并不鼓励软件盗版行为。对于商业用途，开发者应尊重软件开发商的劳动成果，购买正版授权。此外，使用非官方的工具也存在安全风险，因为它可能会携带恶意代码，影响用户的系统安全。 在使用`ide-eval-resetter`之前，用户需要确保满足以下几点： 1. 已安装IntelliJ IDEA的最新版本。 2. 关闭正在运行的IntelliJ IDEA实例，因为重置试用期通常需要访问IDE的配置文件。 3. 下载`ide-eval-resetter-2.3.5.jar`文件到本地计算机。 4. 运行该jar文件，按照提示进行操作。这可能涉及找到并指定IntelliJ IDEA的安装路径。 在操作过程中，用户需要注意，由于这种工具的性质，官方可能在后续的IDE更新中封堵其工作方式，因此可能需要定期查找并更新这个resetter以保持其有效性。 `ide-eval-resetter`为开发者提供了一种方便的方式来延长IntelliJ IDEA的试用时间，但它涉及到版权和道德问题，不推荐在商业环境中使用。鼓励大家支持正版软件，通过合法途径获取和使用开发工具，以维护健康的软件生态环境。同时，持续学习和提升自己的技能，才是作为一名专业开发者的长久之道。

内容概要：本文介绍了基于Python实现的CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元的多变量时间序列预测模型。该模型融合了CNN的局部特征提取能力和BiGRU的全局时间依赖捕捉能力，旨在提高多变量时间序列预测的准确性和鲁棒性。文章详细描述了模型的架构设计、实现步骤、优化方法及应用场景。模型架构分为三大部分：卷积神经网络层（CNN）、双向GRU层（BiGRU）和全连接层（Dense Layer）。通过卷积核提取局部特征，双向GRU捕捉全局依赖，最终通过全连接层生成预测值。文章还探讨了模型在金融、能源、制造业、交通等领域的应用潜力，并提供了代码示例和可视化工具，以评估模型的预测效果。 适合人群：具备一定编程基础，对深度学习和时间序列预测感兴趣的开发者、研究人员和工程师。 使用场景及目标：①结合CNN和BiGRU，提取时间序列中的局部特征和全局依赖，提升多变量时间序列预测的精度；②通过优化损失函数、正则化技术和自适应学习率等手段，提高模型的泛化能力和稳定性；③应用于金融、能源、制造业、交通等多个领域，帮助企业和机构进行更准确的决策和资源管理。 阅读建议：此资源详细介绍了CNN-BiGRU模型的设计与实现，不仅包含代码编写，还强调了模型优化和实际应用。读者在学习过程中应结合理论与实践，尝试调整模型参数，并通过实验验证其预测效果。

标题中的"基于HMM的方法进行时间数据聚类的双加权集成"，涉及的关键知识点包括时间数据聚类（temporal data clustering）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、双加权集成（bi-weighted ensemble），以及模型选择（model selection）。 时间数据聚类是无监督的数据挖掘技术中的一种，旨在将未标记的数据集分成不同的组，称为簇（clusters），使得同一簇中的数据点应该是连贯或者同质的。文章提到了众多已开发用于时间数据挖掘任务的聚类算法，它们的一个共同趋势是需要解决初始化问题和自动模型选择问题。初始化问题可能是指在基于HMM的聚类技术中，由于不同的初始状态，可能导致聚类结果的差异性，而自动模型选择问题则可能指在处理时间序列数据时，需要确定最适合数据特点的聚类数量或者模型结构。 隐马尔可夫模型是一种统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。在时间序列分析、生物信息学、自然语言处理等领域有着广泛的应用。HMM通常被用于分析时间数据，因为它们能够很好地对时间序列数据中的序列性和随机性进行建模。 双加权集成是文章中提出的一种新方法，用于提升基于HMM的时间数据聚类技术。这种方法提出的双加权方案在检查每个分区以及在输入分区上优化共识函数的过程中，根据分区的重要性水平。文章中还提到了基于树的聚类算法和基于树状图的相似分区（DSPA），这种聚类算法可以优化最终的共识分区。 模型选择是指在多个候选模型中选择最符合数据特点的模型的过程。在聚类算法中，模型选择通常涉及到确定最合适的簇的数量、聚类算法的类型或者模型的参数配置。在时间数据聚类中，模型选择尤为重要，因为时间数据的序列特性要求模型能够捕捉数据随时间的动态变化。 双加权集成方法的核心在于它能够自动确定簇的数量，并且在各种时间数据集上表现出优异的聚类性能，包括合成数据集、时间序列基准数据集和现实世界中的运动轨迹数据集。这表明该方法在解决时间数据聚类问题时具备一定的通用性和优越性。 文章的背景介绍部分强调了聚类的重要性，并提出了当前聚类算法在处理时间数据时遇到的一些共同挑战，即如何自动选择最佳的模型和簇数量。为了解决这些问题，文章提出了双加权集成方法，这是一种新颖的技术，旨在改进现有的聚类集成技术。集成学习（ensemble learning）本身是一种机器学习范式，它构建并组合多个学习器来解决同一问题，并通过组合它们的预测来提高整体性能。在聚类领域中，集成学习被用来提升聚类结果的稳定性和准确性。通过考虑不同初始条件下HMM模型生成的多个分区，并使用双加权机制和基于树状图的相似分区技术对这些分区进行优化和整合，文章的方法能够实现更好的聚类效果。 文章提到了研究的历史背景，包括接收、修订和接受的日期，以及文章的关键词。这为读者提供了文章研究过程的视角，也强调了聚类、集成学习和模型选择是该研究的核心主题。通过研究这些领域的最新进展，文章试图为时间数据聚类的研究贡献新的理论和实践成果。

时序预测|基于长短期记忆网络时间序列LSTM预测Matlab程序 单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL 时序预测|基于长短期记忆网络时间序列LSTM预测Matlab程序 单变量 1.程序功能已完成调试，用户可以通过一键操作生成图形和评价指标。 2.数据输入以Excel格式保存，只需更换文件，即可运行以获得个人化的实验结果。 3.代码中包含详细注释，具有较强的可读性，特别适合初学者和新手。 4.在实际数据集上的效果可能较差，需要对模型参数进行微调。 CSDN：机器不会学习CL