通过PSO粒子群算法求最大最小值，可直接运行。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。粒子群算法的思想相对比较简单，主要分为：1、初始化粒子群；2、评价粒子，即计算适应值；3、寻找个体极值；4、寻找全局最优解；5、修改粒子的速度和位置。

主要介绍了C# Winform实现捕获窗体最小化、最大化、关闭按钮事件的方法,可通过重写WndProc来实现,需要的朋友可以参考下

FastICA算法

通带最大衰减： 阻带最小衰减： 其中： 当 时， 称 为3dB通带截止频率

基于员工利益最大化的企业核心竞争力构建.doc

C#语言读取txt文件，到控制台程序，然后把它放入一个list集合里面去，利用spit等方式读取数据list集合查询它的坐标并且找到集合中的最大值最小值，运行成功之后能显示TXT所有数据的坐标以及最大值最小值。

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Given an NN integer matrix (aij)NN , find the maximum value of a 1  i  m  N and 1  j  n  N . For convenience, the maximum submatrix sum is 0 if all the integers are negative. Example: For matrix and has the sum of 15. 0270 9262 92   4 1  4 1  , the maximum submatrix is   4 1 1 8 1802 The simplest method is to compute every possible submatrix sum and find the maximum number. An algorithm similar to Algorithm 1 given in Section 2.4.3 will runin O(N6),andtheonesimilartoAlgorithm2in O(N4).

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k均值约束 K-均值聚类实现，可以为每个聚类指定最小和/或最大大小。 通过将K-means实现公式化为最小成本流（MCF）线性网络优化问题，它可以修改集群分配步骤（EM中的E）。 然后，使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题，并使用这是一种快速的C ++实现）。 该软件包的灵感来自 。 Bradley等人提出的原始最低成本流（MCF）网络。 已被修改，因此最大群集大小和最小群集大小也可以指定。 该代码基于并实现了相同的 。 参考： 安装 您可以从PyPI安装k-means-constrained： pip install k-means-constrained 在Python 3.6及更高版本中受支持。 例子 可以在API文档中找到更多详细信息。 >> > from k_means_constrained import KMeansConstrained >> > i