PSO（粒子群优化）是一种受自然启发的技术，用于优化 MUD 中的目标函数。

原系统的局域网设置条目很多，对此不太熟悉的用户，可能搞得焦头烂额也未能搞定局域网互访。本系统特意编写了批处理，可以轻易地打开（或关闭）局域网互访。 本系统刚装好的时候，安全性是比较高的，单机拨号上网的用户，可得到最大程度的保护。此时局域网不通，不能被其它机访问。 多机上网的场合，局域网互访功能是必要的。多机上网一般是用路由器，此时电脑没有暴露在外网，常用的IPC$入侵方式对路由器无效。此时请运行“开通局域网共享”的批处理，一招解决问题。 请运行文件夹内的： 01关闭局域网共享.cmd 02开通局域网共享(访问本机无需验证即可进入).cmd 03开通局域网共享(访问本机要填用户名和密码).cmd

MATLAB 保存了一些带有过多上下文信息的匿名函数句柄 - 请参阅 MATLAB 错误 #328733。 在某些情况下，这会在加载函数句柄时使 MATLAB 崩溃（例如，如果保存了一些不支持序列化的大变量或对象）。 此函数提供了一种解决方法 - 它重新创建函数句柄而无需不必要的上下文信息。 目前，有一个限制：未正确包含绑定变量。 例如 x = 1; f = @(y)mod(y,x); f1 = clean_funhandle(f); f(2) 答案 = 0 f1(2) ？？？ 未定义的函数或变量“x”。 ==> clean_funhandle>@(y)mod(y,x) 中的错误 这是因为 x 未在 clean_funhandle 的上下文中定义。 替代版本 f = @(y)mod(y,2); f2 = clean_funhandle(f); 作品。 这里，第二个参数是一个常量，它被

导读：LED照明系统的发展在很大程度上受到散热问题的影响，对于大功率LED而言，散热问题已经成为制约其发展的一个瓶颈问题。 　　以单片机AT89C51为控制核心，将半导体制冷技术引入到LED散热研究中，采用PID算法和PWM调制技术实现对半导体制冷片的输入电压的控制，进而实现了对半导体制冷功率的控制，通过实验验证了该方法的可行性。 　　随着LED技术日新月异的发展，LED已经走进普通照明的市场。然而，LED照明系统的发展在很大程度上受到散热问题的影响。对于大功率LED而言，散热问题已经成为制约其发展的一个瓶颈问题。而半导体制冷技术具有体积小、无须添加制冷剂、结构简单、无噪声和稳定可靠等优点

由于底层的 TCP 无法理解上层的业务数据， 所以在底层是无法保证数据包不被拆分和重 组的， 这个问题只能通过上层的应用协议栈设计来解决， 根据业界的主流协议的解决方案， 可以归纳如下。 （1） 在包尾增加分割符， 比如回车换行符进行分割， 例如 FTP 协议； （2） 消息定长， 例如每个报文的大小为固定长度 200 字节， 如果不够， 空位补空格；

智慧城市解决方案南京亿图信息科技有限公司物联网应用产业本部智慧农业一建设之源二建设之本三建设之道五建设之力四建设之行一智慧农业——建设之源一智慧农业——建设之源二智慧农业——建设之本三智慧农业——建设

matlabReact扩散代码React流CFD Matlab（R）和C ++中的代码集，用于解决“React流的计算流体动力学”课程（Politecnico di Milano）中介绍和讨论的基本问题 1.用有限差分（FD）方法进行一维对流扩散方程 对流扩散方程是使用有限差分法在一维域上求解的。 假定常数，均匀速度和扩散系数。 时间离散化采用正向（或显式）欧拉方法，而空间二阶导数则采用二阶居中方案进行离散化。 Matlab脚本： Matlab实时脚本： 2.二维有限差分法（FD）的对流扩散方程 对流扩散方程使用有限差分法在二维矩形域上求解。 假定恒定，均匀的速度分量和扩散系数。 时间离散化采用正向（或显式）欧拉方法，而空间二阶导数则采用二阶居中方案进行离散化。 Matlab脚本： Matlab实时脚本： 3.二维泊松方程 使用有限差分法在二维矩形域上求解泊松方程。 最初采用常数源术语。 使用二阶居中方案离散化空间导数。 采用不同的方法求解方程：Jacobi方法，Gauss-Siedler方法和连续过度松弛（SOR）方法 Matlab脚本： Matlab实时脚本： 通过显式组装与空间离

解决在弹出输入法时，布局被遮挡的问题，如果觉得还不错的话，给个好评呗。(*^_^*)

算法课实验、大作业

OSError: [Errno 22] Invalid argument问题解决问题描述解决方法那么问题出在哪了?总结 问题描述 在做SSD目标检测算法的时候，在predict.py文件中遇到了这么一个报错的问题。 // ERROR Traceback (most recent call last): File "D:/ssd-keras-fromCSDN-Parathyoid/predict.py", line 7, in image = Image.open("‪C:\Users\qw\Desktop\000000.jpg") File "D:\anaconda\envs\