主要介绍了iOS开发中使app获取本机通讯录的实现代码实例,主要用到了AddressBook.framework和AddressBookUI.framework,代码基于传统的Objective-C,需要的朋友可以参考下

典型相关分析matlab实现代码动态脑网络模块 模块化脑网络组织的时间稳定性-及其与个体差异的关系（例如，一般智力） 下文提供了Kirsten Hilger，Fukushima Makoto，Olaf Sporns和Christian Fiebach共同撰写的“与人类智力相关的功能性大脑模块的时间稳定性”一文中使用的分析管道的详细说明（doi：即将出版）。 该存储库中的脚本可用于复制论文或更广泛的分析，以研究个体差异（例如，智力）与模块化脑网络组织的时间动态之间的关联，这些关联可作为模块化随时间推移的标准偏差进行操作。 此外，脚本还可以为每个受试者确定极端模块化状态（特别是高模块化或低模块化状态）的数量，它们与个体差异的潜在关系以及网络稳定性在大脑某些区域的定位（通过计算稳定性）。特定于节点的共分类值代表了大脑网络稳定性的另一种可操作性）。 此外，该存储库还包含其他脚本，用于研究模块化分区本身的时间动态（通过信息论的措施进行操作）以及网络最大模块的时间稳定性（网络集成的措施）。 最后，该脚本还包含分析代码，用于研究静态网络中的脑网络模块性以及具有个体差异的潜在关系。 如果您对脚本有疑问

python opencv把一张图片嵌入（叠加）到另一张图片上 1、背景： 最近做了个烟火生成系统的界面设计，需要将烟雾图片嵌入到任意一张图片中，因此需要python opencv把一张图片嵌入（叠加）到另一张图片上的知识。（图中红框最终生成图片没有的，只是界面有这个功能） 2、代码 resized1[global_y0:height+global_y0, global_x0:weight+global_x0] = resized0 resized0是小图 resized1是大图，其他参数是左上点和右下点 3、效果图 工程中部分代码 这个是截取我pyqt5中部分代码，具体实现，可以借鉴一下

仿牛客UI 1.图标来自牛客app 2.大致实现UI效果 3.实现抽提 底部：RelativeLayout(学习、社区、消息、我的牛客) + 中间 自定义ViewPager(禁止滑动) 一、学习界面： (1) 标题模块：牛客 (2) 图片滑动模块：ViewPager+Pager (3) 签到模块：显示（已打卡、今日刷题、今日学习、共打卡） (4) 学习模块：Linearlayout(可用GridView)(专题练习、公司套题、错题练习、课程学习、大题查看、期末备考) ? 点击中任何一个LAYOUT，会显示一个由ExpandableList实现一个列表 ? 点击ExpandabList子标签中的练习字样，会自动跳转到另一个Activity，进行专项练习。 ? 可以进行考试，有倒计时，要求达到牛客网的效果，并能出考试结果。 (5) 参与模块：（文字（我参与的课程）+添加按钮） ? 点击添加按钮跳转到另一页面。由 ListView实现 二、 社区界面： 1. 标题模块：显示文字（最新），点击最新会弹出一个上下文菜单(最新、最热、精华)。 2. 滑动标题模块：ViewPager+PagerSlidingTabStrip(需要suppost-v7包支持) 3. 内容模块：使用ListView显示用户内容。 三、 消息界面： 1、 菜单模块：（朋友私信、系统通知）使用ViewPager实现（可用Tabhost） 2、 朋友私信页面：显示一个私信图片 3、 系统通知页面：（由ListView实现）由于比较固定本人使用RelativeLayout实现 四、 我的牛客界面： 1. 头像显示模块：头像+用户名+用户信息 2. 内容显示模块 更多效果请试用，感谢支持！

当容积卡尔曼滤波的系统模型不准确或测量出现异常时容易出现滤波发散。为了解决这一问题，提出了一种自适应容积卡尔曼滤波算法，构造了一组噪声统计估计器对噪声的统计特征进行在线实时估计，并在测量异常时采用修正函数对滤波过程进行修正，有效提高了滤波估计的精度和对滤波发散的抑制能力；在集中式滤波结构和联邦式滤波结构的基础上，设计了一种基于自适应容积卡尔曼滤波算法的多传感器系统混合式组合滤波结构，并给出了融合各传感器的局部滤波信息以得到全局滤波估计的计算方法。以对车辆的定位导航为应用背景进行了仿真实验，仿真结果证明了所

顺序表、链表、栈、队列、树、图的C实现。 (线性表顺序存储） #include "string.h" #include "ctype.h" #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "io.h" #include "math.h" #include "time.h" #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define MAXSIZE 20 /* 存储空间初始分配量*/ typedef int Status; /* Status 是函数的类型,其值 是函数结果状态代码，如OK 等*/ typedef int ElemType; /* ElemType 类型根据实际 情况而定，这里假设为int */ Status visit(ElemType c) { printf("%d ",c); return OK; } typedef struct { ElemType data[MAXSIZE]; /* 数组，存储数 据元素*/ int length; /* 线性表当前长度*/ }SqList;

老外写的卡尔曼滤波经典教材，里面包含了很多编程实现卡尔曼滤波算法的例子。

主要介绍了Java单链表的实现代码的相关资料,非常不错，具有参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

交互式多模型滤波(IMM) 的交互环节使得系统状态量不再服从单纯的高斯分布, 用现有方法对其概率分布的估计存在较大的误差. 对此, 考虑到模型的混合概率是时变的, IMM的交互过程可以用非线性方程来描述, 因而采用容积卡尔曼滤波(CKF) 中的容积法则对高斯随机变量经非线性函数传播后的概率分布进行估计, 并从理论上证明了容积法则的近似精度. 仿真实验表明, 由于提高了对交互后随机变量概率分布的估计精度, 所提出的方法能够有效改善IMM在量测噪声较大时的滤波效果.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真