使用Jonker-Volgenant算法的线性分配问题求解器 该项目是对的重写，该支持python 3并更新了核心代码。 由于使用了英特尔AVX2内在函数优化了增行减少阶段，因此性能是原始性能的两倍。 它是Python 3的本机模块，不适用于Python 2.x，否则请坚持使用pyLAPJV。 是两个基数相等的集合之间的双射，从而优化了从固定成本矩阵中提取的各个映射成本之和。 例如，当我们想将结果拟合到矩形规则网格中时，自然就会出现。 有关LAP为何重要的详细信息，请参阅此真棒笔记本： 。 本文描述了Jonker-Volgenant算法： R. Jonker和A. Volgenant，“用于密集和稀疏线性分配问题的最短增强路径算法”，《计算》 ，第1期，第1期。 1987年第38卷，第325-340页。 尽管上有简短的描述，但该论文尚未公开。 尽管复杂度相同-O（n 3 ），但实

基于等距扇形束滤波反投影(FBP)算法推导了一种新的算法求导希尔伯特反投影(DHB)算法，研究了DHB算法在频域对投影的滤波特性。通过理论分析和实验验证，指出由于DHB滤波函数在高频段对于锐截止特性的改善，很大程度上消除了重建图像的抖动现象。并且算法中去掉了反投影算子中的距离加权运算，使计算速度进一步提高。

内容概要：本文探讨了利用人工蜂群算法进行车间布局优化的方法，旨在降低人因负荷和物流成本。文章首先介绍了车间布局优化的重要性和复杂性，随后详细解释了人工蜂群算法的工作原理及其在这一领域的应用。接着，通过Python代码展示了算法的具体实现步骤，包括参数定义、初始种群设置、适应度函数计算、主循环迭代等关键环节。最后，通过对实验结果的分析，验证了该算法的有效性，并讨论了进一步优化的可能性。 适合人群：对智能制造、优化算法感兴趣的工程技术人员，尤其是从事车间管理、工业自动化相关工作的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要优化车间布局的企业，特别是那些希望减少生产过程中的人因负荷和物流成本，提升生产效率的情况。目标是帮助企业和研究人员更好地理解和应用人工蜂群算法，以解决实际生产中的布局优化难题。 其他说明：文中提供的Python代码模板可以直接用于实际项目中，只需替换具体的车间尺寸、功能区大小和设备间距等参数即可运行。同时，文章还强调了算法参数调整的重要性，鼓励读者根据实际情况进行优化试验。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

1.版本：matlab2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：MUSIC算法 3.内容：基于MUSIC算法的信号方位估计matlab仿真。对给定阵列给定周期的接受信号形成制定角度上的波束形成。 array_num=8; %阵源数目 signal_num=1; %信号数目 signal_direction=[12]; %信号方向,单位度 signal_amptitude=[1]; %信号幅度 signal_frequece=[26000]; %信号频率 snr=0; %信噪比 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

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Python是一种功能强大的高级编程语言，广泛应用于Web开发、数据分析和人工智能等多个领域。它以简洁的语法和丰富的库而闻名，尤其在自动化脚本编写方面表现出色。在网络安全和验证码破解领域，Python常被用来开发代码以绕过各种验证机制。近期，一个压缩包引起了关注，其中似乎包含了针对阿里巴巴（阿里）特定滑块验证码X82YX5SEC的Python代码。滑块验证码是一种常见的安全措施，用于防止机器人和自动化程序滥用服务，通常要求用户手动拖动滑块完成拼图，以验证用户是否为真实人类。 压缩包中的“x5sec-X82Y.py”文件可能包含了破解该滑块验证码的Python代码。X5Sec可能是阿里安全组件的一部分，而X82Y可能是该组件的特定版本或某种滑块类型。该脚本可能涉及分析滑块验证码图片、识别滑块位置以及模拟用户拖动滑块等关键步骤。另一个文件“通用滑块.py”则暗示其可能是一个适用于多种滑块验证码的通用解决方案，包含通用算法，能够适应不同滑块验证的实现方式。 此外，压缩包中还包含一个名为“客户端-1.6.exe”的Windows可执行文件，这可能是阿里提供的一个测试环境，用于模拟滑块验证码的显示和交互。还有一个名为“易语言编写，可能会报毒.txt”的文件，其内容可能与易语言（一种中国本土编程语言）编写的代码有关。由于易语言的某些特性，编译后的程序可能会被杀毒软件误报为病毒。 这些资源可能是为了教学或研究目的，展示了如何使用Python结合图像处理、模式识别和网络请求技术来自动化处理验证码。然而，这种行为可能违反了服务提供商的使用条款，甚至可能涉及法律问题。因此，在实际操作时，必须确保遵循合法合规的原则，谨慎行事。

《MOSaDE-SaDE在多目标优化中的应用与探讨》 在现代科学与工程领域，多目标优化问题日益凸显其重要性。MOSaDE（Multi-Objective Sorting Algorithm based on DE）与SaDE（Self-adapting Differential Evolution）是两种在优化算法界备受关注的智能算法，尤其在解决多目标优化问题上表现卓越。本资源包“MOSaDE-SaDE用于多目标优化.zip”提供了一个学习和交流这两种算法的应用平台，旨在帮助研究者和开发者深入理解和应用这些先进的优化技术。 MOSaDE，即基于DE的多目标排序算法，是一种改进的差分进化算法，专门针对多目标优化问题进行设计。DE是一种全局搜索算法，通过变异、交叉和选择等操作来探索解决方案空间。MOSaDE通过引入排序机制，根据非劣解集构建帕累托前沿，从而能有效地处理多个相互冲突的目标函数。 SaDE，自适应差分进化算法，是DE的一种变体，它强调个体适应度值与种群多样性的动态平衡。SaDE的核心在于自适应地调整变异策略，根据个体的表现来改变变异因子和交叉概率，这使得算法在搜索过程中更具针对性和效率，尤其在处理复杂优化问题时展现出强大的能力。 在MATLAB和C语言环境下，这两种算法可以被广泛应用于各种实际问题，如工程设计、经济管理、生物医学、机器学习等领域。MATLAB作为一款强大的数学计算软件，提供了丰富的工具箱支持算法实现和验证；而C语言则因其高效性和跨平台特性，常用于编写底层优化代码或嵌入式系统。 在资源包中，"MOSaDE"和"SaDE"等子文件可能包含了算法的源代码、示例问题、测试数据以及可能的性能比较。通过对这些代码的学习，我们可以理解这两种算法的基本原理，了解它们如何处理多目标优化问题，以及如何在实际应用中调整和优化算法参数。 "MOSaDE-SaDE用于多目标优化.zip"这个资源为研究和实践多目标优化问题提供了宝贵的素材。学习并掌握这些算法，不仅能够提升我们解决复杂问题的能力，也能为我们的专业发展开辟新的道路。无论是理论研究还是工程实践，都值得深入探索和应用这些先进的优化技术。

8位Polar码的编解码过程，涵盖了从MATLAB仿真实现到FPGA硬件部署的全过程。首先展示了MATLAB中Polar码的编码函数，重点在于递归构建生成矩阵以及比特反转操作。接着讲解了基于SC算法的译码方法，强调了LLR更新中的蝴蝶运算细节。随后转向FPGA实现部分，描述了编码器的流水线结构和译码器的状态机设计，特别提到了硬件资源优化技巧如使用LUT代替逻辑门存储冻结位。最后分享了一些实际测试中的意外发现，如高信噪比下的误码率异常现象。 适合人群：对通信系统、信号处理、硬件加速感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是有一定MATLAB和FPGA基础的学习者。 使用场景及目标：适用于希望深入理解Polar码工作机制的研究人员或开发者，旨在帮助他们掌握从理论到实践的具体步骤，包括但不限于MATLAB仿真环境搭建、FPGA编程技能提升、通信协议解析等方面。 其他说明：文中提供了完整的GitHub代码链接，鼓励读者动手实验并参与讨论。同时提醒读者注意硬件实现过程中可能出现的独特挑战，如量化误差带来的非预期效果。

《易语言图像跟踪算法详解与应用》 在计算机视觉领域，图像跟踪算法是一种关键技术，它允许程序自动识别和追踪图像中的特定目标。易语言作为一款中国本土开发的编程语言，以其简单易用的特性，为图像处理提供了便利的平台。本篇文章将深入探讨如何使用易语言实现图像跟踪算法，并通过实际的源码分析来展示其工作原理。 1. **易语言基础** 易语言是一种以中文编程为特色的编程语言，旨在降低编程的难度，使得更多的人能够参与到编程中来。它的语法简洁明了，对于初学者来说十分友好。在图像处理方面，易语言提供了丰富的图形库和API，可以方便地进行图像读取、显示、处理等操作。 2. **图像跟踪算法概念** 图像跟踪算法是计算机视觉中的一种技术，其主要任务是在连续的视频帧中定位和跟踪预定义的目标。这一过程通常包括目标检测、特征提取、状态更新和预测等多个步骤。在易语言中，我们可以利用这些基本步骤来实现自定义的跟踪算法。 3. **启动摄像头操作** 在易语言中，首先需要调用摄像头接口，获取实时视频流。这可以通过创建一个设备对象并设置相应的参数来完成。一旦摄像头开启，用户就可以实时看到摄像头捕获的画面。 4. **鼠标画框选择目标** 用户可以通过在界面上点击鼠标来划定目标区域。易语言提供鼠标事件的处理函数，当用户点击时，可以记录下起始和结束点，从而确定目标的边界框。 5. **图像处理与跟踪** 当目标选定后，图像跟踪算法的核心部分就开始工作。这通常涉及到特征提取（如颜色、形状或纹理特征）、特征匹配和位置更新等步骤。易语言可以通过调用OpenCV等图像处理库，实现这些复杂的计算。 6. **图片序列演示** 为了验证算法的正确性和效率，可以设计一个图片序列演示的功能。通过加载一系列包含目标的图片，观察算法是否能持续准确地跟踪目标。这对于调试和优化算法非常有帮助。 7. **易语言图像跟踪算法源码分析** 包含的"易语言图像跟踪算法源码"文件，是实现上述功能的程序代码。通过阅读源码，我们可以了解到具体的实现细节，例如如何初始化摄像头、如何处理鼠标事件、如何进行特征匹配以及如何更新目标位置等。对于学习和理解易语言的图像处理和跟踪算法有着极大的帮助。 易语言结合图像跟踪算法，为我们提供了一个直观且易于理解的平台，用于实现图像处理和目标跟踪。通过实践和学习，我们可以掌握这些基础知识，并进一步探索更复杂的应用场景，如人脸识别、行为识别等。