通过合并纯轮换移位寄存器状态图中的所有圈，给出了生成k元de Bruijn序列的一个递归算法，不再采用“主圈并一个圈”的经典并圈法，而是利用了“主圈并一组共轭圈”的新方法，减少了选择桥状态的次数；同时，给出了新的选择桥状态的规则，简化了判断一个状态是否是桥状态的计算，从而加快了并圈的速度。

可用于UnityVR开发，3D游戏开发，高清天空盒子Skybox素材，游戏环境背景素材，无水印。 让你身临其境的天空盒子，各类题材丰富，都是辛苦搜罗所得的高清exr格式，可以直接用于Unity开发，特别是VR游戏的开发。 内景、外景、城市、乡间、日出，夜晚，欧式宫殿，中式园林，应有尽有，可以在我的下载频道选择需要的下载。 注意，由于是高清，所以体积较大（大的可以达到500M），请下载前预留合适的空间。 使用方法： 1-导入Unity后将图片的Shape转换成cube形式， 2-创建空Material，并转换成Cube/skybox形式， 3-将图片拖入新建的SkyboxMaterial， 4-用刚创建的Material代替项目中原本的系统默认Skybox

用于构建De Bruijn图的JumboDB工具 版本：1.0.1 这是jumboDB工具，可用于从很长的序列（读数或基因组）中以极低的错误率快速构建de Bruijn图。 JumboDB本身不是一个基因组组装程序，而是一个子例程，该例程将一组读取结果转换为压缩的de Bruijn图。 JumboDB是正在开发中的LJA（拉荷亚组装程序）基因组组装程序的一部分，专为HiFi读取组装而设计。 jumboDB的独特之处在于它可以为任何k值构造de Bruijn图。 而且，增加k不会导致时间和空间需求的显着增加。 时间和空间性能主要取决于生成的图形的大小（核苷酸中所有边的总长度）。 请注意，jumboDB会丢弃所有少于k + w的读取（请参见）。 JumboDB使用多种已知技术的组合，例如，bloom过滤器，稀疏的Bruijn图和滚动哈希。 JumboDB从HiFi数据集构建人类基因组的d

带增删改查的表格，分页、还有很多小控件。方便学习 bootstrap

在之前的两篇论文中，我们提出了LARES 2空间实验，旨在非常精确地测试框架拖动以及其他基本物理测试以及对空间大地测量和地球动力学的测量。 我们介绍了LARES 2实验的误差源，误差预算以及蒙特卡洛模拟和协方差分析，这些误差确认了在拖曳测试中千分之几的准确性。 在这里，我们讨论了LARES 2拖曳实验的误差预算中称为de Sitter效应或大地运动进动的轨道扰动的影响。 我们证明了de Sitter效应的不确定性对最终误差预算的影响可忽略不计，这是因为现在可用于测试de Sitter进动的非常准确的结果以及它的本质。 在LARES 2拖曳帧测试中，总错误预算保持在0.2％的水平上，如本系列的前两篇文章所确定。

为提高非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的搜索精度和多样性，借鉴差分进化中加强局部搜索的策略，提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法（LDMNSGA-Ⅱ）。该算法利用拉丁超立方体抽样技术对解种群进行初始化，保证种群的初始分布能够均匀，采用差分进化中的变异引导算子和交叉算子替换NSGA-Ⅱ的交叉算子，加强局部搜索能力和提高搜索精度，同时保留NSGA-Ⅱ中的变异算子，保留算法多样性。四个经典测试函数的仿真结果表明，该算法LDMNSGA-Ⅱ在解决多目标优化问题中表现出了良好的综合性能。

利用高级数据驱动和深度学习方法，结合单变量和传统多变量技术的优势，提高其性能，拓宽其实际应用范围，解决了过程监控中的多变量挑战。本书继续融合了浅层学习方法的理想属性——如单类支持向量机、k近邻和无监督深度学习方法——以开发更复杂和有效的监控技术。最后，开发的方法应用于监测许多过程，如废水处理厂，自主机器人和车辆的驾驶环境中的障碍检测，机器人群，化学过程(连续搅拌槽反应器，塞流反应器和蒸馏塔)，臭氧污染，道路交通拥堵，还有太阳能光伏系统。 使用基于数据驱动的方法进行故障检测和归因 深入了解复杂和多元系统中的故障检测和归因 熟悉最适合的基于数据驱动的技术，包括多元统计技术和基于深度学习的方法 包括案例研究和不同方法的比较

Matlab写的，差分进化算法，对复杂函数收敛快，适合单目标优化。

GBH 2-26 E/RE/DE/DRE/DFR

% Project Code: YPEA107 % Project Title: Implementation of Differential Evolution (DE) in MATLAB % Publisher: Yarpiz (www.yarpiz.com) % Developer: S. Mostapha Kalami Heris (Member of Yarpiz Team)