处理机调度算法是操作系统中用于管理进程执行顺序的一种机制，其目标是在满足各进程对处理机时间的需求的同时，提高整个系统的吞吐率、减少作业的平均等待时间和周转时间，并提高CPU资源的利用率。本实验报告详细介绍了两种常见的处理机调度算法：先来先服务(FCFS)调度算法和最短作业优先(SJF)调度算法，并通过C语言编程模拟单处理机环境下这两种算法的执行过程。 先来先服务(FCFS)调度算法是一种最简单直观的调度算法。按照进程到来的顺序进行调度，即先到达系统的进程先被调度。这种算法的优点是实现简单、公平，易于理解和管理。但它存在“饥饿”问题，即后到系统的进程可能会因为前面的进程占用了CPU而长时间等待，导致等待时间过长。 最短作业优先(SJF)调度算法是一种非抢占式的调度算法，它选择一个或几个预期执行时间最短的进程进行调度。该算法可以减少作业的平均等待时间和平均周转时间，但同样存在“饥饿”问题，因为长作业可能会因为不断有更短的作业到来而长时间得不到服务。 实验中用C语言实现了这两种调度算法，并模拟了调度过程。通过编写程序和执行测试用例，记录和分析了不同算法下进程的等待时间和周转时间，进而计算出平均周转时间。实验结果显示，对于给定的作业集，SJF算法相对于FCFS算法在减少平均周转时间方面有优势，但由于其固有的“饥饿”问题，可能导致某些长作业无法及时得到处理。 整个实验过程是一个系统学习处理机调度算法原理、掌握算法实现和分析算法性能的过程。实验中，我们还特别注意到了在编写调度算法程序时，必须考虑进程的输入输出格式和运行时数据的处理，并且需要对可能出现的输入错误进行容错处理，以保证程序的健壮性。 为了评估不同调度策略下系统的性能，本实验还考虑了多种测试数据，这有助于我们更全面地理解算法在不同条件下的表现。通过对测试数据进行分析，可以更加明确地看到FCFS和SJF在实际操作中的不同效果。实验结果表明，SJF在大多数情况下能提供更短的平均周转时间，但同时也应注意到作业的实际提交时间对于调度决策的重要性。 此外，报告中还提及了FCFS和SJF算法的平均周转时间计算公式，并通过多个测试案例展示算法的实际应用。通过这些案例，我们能够观察到不同算法在具体应用中的表现，并根据测试数据来评估算法的性能。 先来先服务调度和最短作业优先调度算法实验报告不仅向我们展示了如何通过编程实现和模拟这两种调度算法，更重要的是，它教会了我们如何分析和评估不同调度策略下的系统性能。这对于未来在更复杂的系统调度设计和优化方面的工作具有重要的参考价值。

内容概要：本文介绍了激光SLAM（同步激光扫描定位与映射）算法的一项重要改进——增强重定位的Cartographer算法。针对传统Cartographer算法在大型环境中重定位耗时长的问题，提出了优化算法流程、改进匹配策略以及引入多传感器融合的方法。经过在五千平方米车库中的实验证明，新算法将重定位时间从数分钟缩短到3.35秒，极大提升了机器人工作的效率和用户体验。文中不仅详细阐述了技术细节，还提供了改进后的算法源码供开发者研究和使用。 适合人群：从事机器人技术研发的专业人士、对SLAM算法感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提升机器人在复杂环境下快速准确定位能力的应用场景，如自动驾驶车辆、仓储物流机器人等。目标是帮助技术人员理解和掌握最新的SLAM算法优化方法，推动相关领域的技术创新和发展。 其他说明：文章强调了开源精神的重要性，鼓励更多人参与到技术交流和共享中来，共同推进机器人技术的进步。

随机并行梯度下降算法是一种极具应用潜力的自适应光学系统控制算法,具有不依赖波前传感器直接对系统性能指标进行优化的特点。基于32单元变形镜、CCD成像器件等建立自适应光学系统随机并行梯度下降控制算法实验平台。考察算法增益系数和扰动幅度对校正效果和收敛速度的影响,验证随机并行梯度下降算法的基本原理。实验结果表明参量选取合适的情况下,随机并行梯度下降控制算法对静态或慢变化的畸变波前具有较好的校正能力。根据实验结果分析了影响随机并行梯度下降算法校正速度的主要因素。

基于BP神经网络的人脸识别系统设计详解：包含Matlab源程序、图像数据与实验指南,基于BP神经网络的人脸识别系统设计，包含matlab源程序、原始图片数据和算法实验说明书。 采用matlab软件进行设计，基于BP神经网络对人脸进行识别。 ,基于BP神经网络的人脸识别系统设计; MATLAB源程序; 原始图片数据; 算法实验说明书; 算法训练和优化。,"Matlab基于BP神经网络的人脸识别系统设计与实验" 人脸识别技术作为计算机视觉领域的重要分支，在安全认证、智能监控等领域中发挥着日益重要的作用。BP（Back Propagation）神经网络，作为一种多层前馈神经网络，其通过反向传播算法进行学习和训练，适用于处理非线性问题，因此被广泛应用于人脸识别领域。 本文档系统地介绍了一种基于BP神经网络的人脸识别系统的设计。该系统的核心是利用Matlab软件开发的，它包含了完整的源程序、原始图片数据集以及详细的算法实验指南。通过这套系统的使用，开发者或研究者可以深入了解BP神经网络在人脸识别中的应用，并进行算法的训练和优化。 在文档中，首先对人脸识别系统的设计理念、系统架构以及BP神经网络的基本原理和工作过程进行了详细阐述。接着，文档提供了Matlab编写的源程序代码，这些代码不仅涉及到BP神经网络的初始化、训练和测试，还包括了数据预处理和结果输出等重要环节。此外，为了保证系统的有效性和准确性，文档还提供了一套高质量的原始图片数据集，这些图片数据是系统训练和识别的基础，也是系统性能评估的关键。 实验指南部分为使用者提供了全面的操作步骤和实验方法，使用户能够按照指南步骤顺利地完成系统的设计和实验。文档中不仅包含理论分析，还包括了丰富的实验案例和分析结果，帮助用户理解并掌握基于BP神经网络的人脸识别技术。 除了详细的文档和源代码，本压缩包文件还包括一些重要文件，例如：标题基于神经网络的人脸识别系统设计与实现摘要人脸.doc，这个文件概括了整个项目的主旨和研究目标，为理解整个系统设计提供了一个提纲挈领的视角。基于神经网络的人脸识别系统设计技术分析一引言.txt，该文件可能提供了对于技术背景、发展历程以及当前应用等方面的分析，帮助用户建立起对人脸识别技术的系统认识。 在视觉素材方面，文件列表中提供了1.jpg和2.jpg等图片文件，这些图片可能是用于系统测试的示例图片，或者是在文档中用来展示实验结果的图表。探索神经网络在人脸识别中的奥秘在数字世界中技术的.txt文件，可能包含对神经网络在人脸识别领域应用的深入探讨和展望。基于神经网络的人脸识别系统设计解析.txt文件，该文件可能是对整个系统设计和实施过程的详细解析，为用户提供了学习和借鉴的机会。 本套资料为基于BP神经网络的人脸识别系统设计提供了一个全面的解决方案。无论是对于学术研究还是实际应用，这都是一套宝贵的学习资源。

主要用于多视角卫星影像的三维重建算法，资源共9个文件，其中8个文件分别对应八个压缩文件包，代表每个区域的影像，每个压缩包里对应着多视角卫星影像和RPC文本文件，第九个文件为机载激光雷达产生的真值影像文件,本数据为s2p算法的主要实验数据。数据整体情况：数据量整体较小，但覆盖的类型全，如低矮建筑，中高层建筑，高层建筑等，对卫星三维重建的鲁棒性要求较高，因此是做卫星三维重建的不二选择，目前很多相关论文都拿此进行实验和算法调整优化。

银行家算法实验报告 本实验目的是通过使用银行家算法实现系统资源的分配和安全性检查模拟，提高学生对操作系统资源分配功能的深刻理解，并培养学生对操作系统开发的兴趣与应用能力

三、实验内容 1、Z-Buffer算法实现面的消隐 注意：1）消隐面Z-Buffer的缓冲数组的定义及功能 2）边表，桶表的使用，建议参考多边形扫描填充部分代码。 内含伪代码或流程图、效果截图、代码

编写程序实现：先进先出页面置换算法(FIFO)和最近最久未使用页面置换算法(LRU) 说明：(1)关于页面走向的页地址流可利用随机数产生一个序列，模拟该页地址流， 也可以手工键盘输入的方式或读取文件中的页地址流。(2)初始时，假定所有页面均 不在内存。(3)计算并输出以上两种算法在分配不同内存物理块数时（讨论内存物理 块数分配为3，4，5）的缺页率。(4)至少验证两组数据，即页地址流。

NSGAII算法是一个多目标函数优化算法。多目标函数优化有一种方法是，假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai，再将所有的目标函数加起来，得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。

包含的算法： 1、棋盘覆盖(控制台和MFC版) 2、二分搜索 3、分治法求线性序列中第k 小的数 4、找a[i]=i的下标i 5、求最长公共子序列 6、最大字段和问题 7、0-1背包问题(动态规划实现) 8、多机调度算法实现代码 9、汽车加油问题 10、贪心算法实现最小生成树——prim算法实现 11、0-1背包问题(回溯法实现) 12、符号三角形问题代码 13、跳马问题代码 还有实验截图！