部分代码如下：需要的可联系我：QQ627845967 #include"iostream.h" #include "stdio.h" #include "malloc.h" #include "conio.h" struct Lchar{ char char_ch; struct Lchar *next; }Lchar,*p,*h,*temp,*top,*base; char curchar; char curtocmp; int right; int table[5][8]={{1,0,0,1,0,0}, {0,1,0,0,1,1}, {1,0,0,1,0,0}, {0,1,1,0,1,1}, {1,0,0,1,0,0}}; int i,j; void push(char pchar) { temp=(struct Lchar*)malloc(sizeof(Lchar)); temp->char_ch=pchar; temp->next=top; top=temp; } void pop(void) { curtocmp=top->char_ch; if(top->char_ch!='#') top=top->next; } void doforpush(int t) { switch(t) { case 0:push('A');push('T');break; case 5:push('A');push('T');break; case 11:push('A');push('T');push('+');break; case 20:push('B');push('F');break; case 23:push('B');push('F');break; case 32:push('B');push('F');push('*');break; case 40:push('i');break; case 43:push(')');push('E');push('('); } } void changchartoint() { switch(curtocmp) { case 'A':i=1;break; case 'B':i=3;break; case 'E':i=0;break; case 'T':i=2;break; case 'F':i=4; } switch(curchar) { case 'i':j=0;break; case '+':j=1;break; case '*':j=2;break; case '(':j=3;break; case ')':j=4;break; case '#':j=5; } }

构建了神东矿区生态修复评价指标体系,并依据此评价体系,提出了基于多层次模糊综合方法的神东矿区生态修复的评价模型,依据数学模型选取3个基准年对神东矿区生态修复的可持续发展水平做出评价,结合实际情况对评价结果进行分析和探讨,指出神东矿区生态修复方面的不足之处。

三相不平衡潮流计算matlab 本程序采用前推回代法，考虑三相不平衡和互阻抗，可通过改变三相负荷和线路参数构建三相不平衡模型，程序有注释，有参考文档

1.本项目采用百度地图API获取步行时间，基于GBDT模型对排队时间进行预测。实现用户自主选择多个目的地，系统输出最佳路线规划的结果，并根据用户的选择给出智能化推荐。 2.项目运行环境：需要Python 3.6及以上配置。 3.项目包括6个模块：数据预处理、客流预测、百度地图API调用、GUI界面设计、路径规划和智能推荐。选用GBDT建立模型，GBDT通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮的残差基础上进行训练；采用GBDT模型进行预测，输入当前天气、温度、风力风向、日期(是否是节假日、星期几)和时间即可得出当前客流量；当前客流量在后续预测排队时做一系列操作即可转换为排队时间；通过调用百度地图API模块产生节点之间的步行时间矩阵和客流模型，应用穷举法设计算法，得出最佳路线规划；系统将用户未选择的地点一次分别加入已选择的队列中进行运算，其基本思路与最佳路线规划模块一致，采用穷举法得到所有路线及其总耗时，最后将它们输出，实现智能推荐。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133018114

小黄人搜狗输入法皮肤，很可爱，很萌，界面干净，整洁

实验题目 考虑定解问题 方向步长取，网格比，分别用： (1)古典显格式； (2)古典隐格式； (3)Crank-Nicolson格式 计算的解，并比较结果、分析原因(精确解：)。 1算法原理与流程图 2程序代码及注释 3算例求解过程 4讨论与结论

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目标定位是具有众多应用的多输入多输出（MIMO）雷达系统的一项基本任务。 在本文中，我们研究了带有电磁矢量传感器（EMVS）的双基地MIMO雷达中的定位问题。 与传统的定标器传感器不同，EMVS能够提供二维（2D）方向搜索，并且可以提供光源的附加偏振特性。 因此，双基地EMVS-MIMO雷达系统中的目标定位涉及2D离开方向（2D-DOD）和2D到达方向（2D-DOA）估计。 此外，我们可以获得目标的发射偏振特性以及偏振特性。 为了利用匹配滤波器之后的阵列测量的张量性质，开发了张量子空间算法，该算法通过叉积技术从张量子空间估计目标参数。 所提出的算法获得了用于参数估计的封闭形式的解决方案，与现有算法相比，它表现出更准确的性能。 数值仿真验证了所提算法的有效性和改进性。