本文实例讲述了Python使用time模块实现指定时间触发器。分享给大家供大家参考，具体如下： 其实很简单，指定某个时间让脚本处理一个事件，比如说一个get请求~ 任何语言都会有关于时间的各种方法，Python也不例外。 help(time)之后可以知道time有2种时间表示形式: 1、时间戳表示法，即以整型或浮点型表示的是一个以秒为单位的时间间隔。这个时间的基础值是从1970年的1月1号零点开始算起。 2、元组格式表示法，即一种python的数据结构表示。这个元组有9个整型内容。分别表示不同的时间含义。     year (four digits, e.g. 1998)     month

MFCwithOpenGLWindow-用多线程方法实现在MFC/WIN32中调用OpenGL函数并创建OpenGL窗口源码

js代码-实现一个批量请求函数 multiRequest(urls, maxNum)

软件测试课上安排的作业，未完成，待修改 供参考

MATLAB神经网络之RBF网络的回归-非线性函数回归的实现.zip

MATLAB语言常用算法程序集 特殊函数计算.zip

测试函数shubert是周期测试函数，拥有多个全局最优解，单周期内拥有一个全局最优解，粒子群算法具有收敛速度快，参数设置简单，容易理解的特点，用粒子群算法求解shubert函数，效果较好

四、实现RMI编程的步骤 实现一个RMI分布式应用程序需要完成以下几个步骤： 定义一个扩展Remote接口的接口（MatrixServer），在接口中定义要进行远程调用的方法，并在其实现类（NetS）中实现其方法（caculate）。在main函数执行过程中，将实现类的对象（即远程对象）通过java.rmi.Naming类的bind或rebind方法与指定名称绑定。 创建客户端程序，通过java.rmi.Naming类的lookup方法将指定的名称与远程对象关联，得到远程对象后即可实现远程方法调用。 用javac编译所有代码，然后调用rmic命令，生成远程对象实现类的存根（stub）和骨架（skeleton）类。

人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。

Fmincon函数，采用内部牛顿映射法，求解精度较高，可以采用大型优化，测试函数Perm貌似只有一个波谷，很容易求解最小值，但是缩小图像范围后，图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数，Fmincon求解结果可以精确度10^-14，求解精度较高