跑步店 该项目是与后端朋友的合作项目。 用户的步数通过微信API获取并转换为积分，以换取步数商城中的商品。

nodejs_shop 基于nodejs的购物系统

研究了运用蚁群优化算法解决物流中心拣货路径问题,并与传统的基于穿越策略的拣货路径策略做比较.执行结果显示以蚁群优化算法解决物流中心仓储拣货作业,可明显减少拣货路径的距离及拣货时间,提高物流中心的作业效率与服务水平.

基于Spring Boot，Spring Cloud的微服务应用 本项目内容基于Spring Boot，Spring Cloud开发。实现电商应用基础服务，包括用户服务，商品服务，订单服务，功能包括用户注册，用户鉴权，商品列表，商品详情，下单，查看订单列表，订单详情。 使用Spring Boot，Spring JPA实现可持续服务的CRUD 单元测试， 符合RESTful API规范 实现服务注册发现组件 实现服务网关组件 实现服务的高可用 服务介绍 api-gateway：服务网关 eureka-server：服务注册中心 config-server：分布式配置中心 类别服务：商品服务 订购服务：订单服务 用户服务：用户服务 web-app：网络服务 开发环境及项目框架介绍 IDE：Intellij IDEA 缓存服务器（数据库）：Redis 数据库：MySQL（ ） 项目框架：Spring Boot + Spring Cloud 演示步骤 1，开启Redis和MySQL服务 2，分别启动各个微服务：EurekaServerApplication，ApiGatewayApplica

针对多目标优化（multi-objecdve optimization pmblem，MOP）问题，特别是解集分布非均匀问题，提出一种基于混沌变异的优化算法。通过Pareto支配思想来决定粒子的飞行方向，在进化后期加入混沌变异操作，有效地避免早熟收敛现象；根据粒子群优化算法（particle swam otimixation，PSO）特有的记忆建立外部档案，动态引导微粒在每一次迭代的飞行方向。最后通过8个标准多目标测试函数进行测试，实验结果表明该算法是有效可行的，其性能比SPEA和NSGAⅡ更优。

NI LabVIEW 2010 Report Generation Toolkit for Microsoft Office破解

提出了一种基于人脸肤色信息和模板匹配，对彩色图像中的人脸进行检测的方法。该方法首先在YCbCr色彩空间下，利用肤色信息将彩色图像中的肤色区域和非肤色区域分开，计算得到表示肤色相似度的色度图，然后分割由此色度图所生成的灰度图像，从而得到人脸检测的候选区域，同时计算该区域的欧拉数来进一步缩小人脸搜索的范围，结合人脸模板进行匹配，最终确定并标记出彩色图像中人脸的位置。实验结果表明：该方法能够在具有复杂背景的彩色图像中快速并且准确的检测出人脸，误检率较低。

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根据已知的3次非均匀有理B样条(NURBS)曲线型值点,采用效果较好的积累弦长参数化方法构造节点矢量,从而得到B样条基;利用带权控制顶点的矩阵计算出全部控制顶点,最后拟合出所要求的曲线。拟合结果表明,该方法可以反映数据点按弦长的分布情况,适用于构造任意次非均匀有理B样条曲线节点矢量参数的计算,较好地适合于工程实践的应用。

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