1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：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，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

Based on python and vuejs 微信公众号采集 Python爬虫 公众号采集 公众号爬虫 公众号备份 爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

【标题】：“基于微信小程序的健康养生助手” 微信小程序是一种轻量级的应用开发平台，它无需下载安装即可在微信内使用，为用户提供了便捷的服务体验。在这个“基于微信小程序的健康养生助手”项目中，开发者旨在利用小程序的技术特性，打造一个集健康知识、养生建议、健康管理等功能于一体的在线平台。 【描述】：“内容包括详细设计文档word版，附带开题报告和相关PPT等文档，供大家参考学习。也可在本博客主页找到单片机设计专栏直接查看哦” 该项目提供的资源全面，不仅有设计文档，还包含了开题报告和PPT，这些文档通常会涵盖项目的背景、目标、功能需求、技术实现方案、界面设计、测试计划等多个方面。详细设计文档会清晰地阐述每个功能模块的设计思路和实现方法，对于初学者来说是极好的学习材料。开题报告则介绍了项目的研究背景、意义以及预期目标，帮助理解项目的核心价值。相关PPT可能包含了项目的演示和关键点的概述，方便快速了解项目概貌。此外，提及的单片机设计专栏可能提供了一些硬件或嵌入式系统的知识，与小程序的软件开发相辅相成，为整体解决方案提供了更全面的视角。 【标签】：“健康养生助手” “健康养生助手”标签表明了小程序的主要功能，即关注用户的健康和养生。这类应用通常会提供以下服务： 1. **健康资讯**：定期更新关于健康养生的科学知识和最新研究，帮助用户了解如何保持健康。 2. **饮食推荐**：根据用户的身体状况和饮食习惯，提供个性化的饮食建议。 3. **运动计划**：设计适合不同人群的运动方案，鼓励用户积极参与体育锻炼。 4. **睡眠管理**：监测并分析用户的睡眠质量，提供改善睡眠的技巧和建议。 5. **健康提醒**：设定用药、喝水、休息等提醒，培养良好的生活习惯。 6. **身体指标记录**：记录血压、血糖、体重等健康数据，便于用户追踪自己的健康状况。 7. **在线咨询**：可能集成医疗咨询服务，让用户在遇到健康问题时能及时得到专业解答。 通过以上分析，我们可以看出这个“基于微信小程序的健康养生助手”项目不仅涉及软件开发，还涵盖了健康管理与养生科学等多个领域，是一个综合性的技术与服务结合的实例。学习者可以通过该项目深入理解微信小程序的开发流程，并掌握健康领域的应用设计，同时提高自己的项目管理和文档编写能力。

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【企业微信自动加好友软件】是一款基于易语言开发的工具，主要用于提高企业用户在微信上的工作效率，通过自动化的方式批量添加微信好友。易语言是中国本土的一种编程语言，以其易学易用的特点，使得开发者能够快速构建应用程序。这款软件的源代码开放，意味着用户可以查看和修改程序的内部逻辑，以满足特定需求或进行二次开发。 软件的核心功能在于自动化地执行添加好友的操作，这对于拥有大量潜在客户的企业而言，无疑节省了大量的手动操作时间。它可能包含了以下几个关键知识点： 1. **网络通信**：软件需要与微信服务器进行交互，发送请求并接收响应，这涉及到HTTP协议或者腾讯提供的API接口，需要理解网络通信的基本原理。 2. **数据解析**：在接收到微信服务器的响应后，需要解析JSON或其他格式的数据，提取出用于加好友的信息，如用户ID、验证信息等。 3. **模拟操作**：软件需要模拟人工操作，如点击“添加好友”按钮，输入验证信息等，这可能涉及到Windows API调用，如发送消息函数（SendMessage）。 4. **多线程技术**：为了实现批量添加，软件可能采用了多线程技术，每个线程处理一个加好友的任务，提高并发性，提升效率。 5. **错误处理**：在自动化过程中，可能会遇到各种错误，如网络连接问题、微信服务器的限制等，因此软件需要有完善的错误处理机制，确保在出现问题时能及时反馈并尝试恢复。 6. **权限控制**：企业微信可能有特定的API权限限制，需要在代码中进行相应的认证和授权，确保软件能合法地执行操作。 7. **易语言编程基础**：学习和理解易语言的语法和库函数，如流程控制、变量定义、函数调用等，是阅读和修改源代码的基础。 8. **用户体验**：软件应提供友好的用户界面，如进度显示、操作提示等，以增强用户体验。 对于熟悉易语言的开发者来说，这个项目提供了实践和学习的机会，可以深入了解如何利用易语言实现网络通信、自动化操作等功能。同时，源代码的提供也方便了那些希望定制化软件功能的企业进行二次开发。而对于伸手党（指那些希望不劳而获的人）来说，提供的exe文件可以直接运行，无需编程知识也能使用。 总结，"企业微信自动加好友软件E易语言源代码"是一个涉及网络通信、数据解析、模拟操作等多个编程技术的项目，不仅为企业提供了批量添加微信好友的解决方案，也为开发者提供了学习和实践易语言的实例。

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