针对鲸鱼优化算法（WOA）容易陷入局部最优解、收敛速度慢等缺陷，提出一种基于小孔成像反向学习策略的鲸鱼优化算法。首先采用高斯映射生成的混沌序列取代原始算法中随机产生的初始种群，增加种群的多样性；其次，提出了一种小孔成像反向学习策略，并结合最优最差反向学习思想，增加了寻优位置的多样性，提高了算法跳出局部最优的能力；最后，在算法中加入了一个非线性收敛因子和一个对数形式的概率阈值，在保留鲸鱼算法优点的前提下，协调了算法的全局搜索和局部开发能力。通过对10个基准函数进行仿真测试，实验结果表明改进算法在收敛速度和收敛精度等方面有明显的提高。

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该资源为博客《激光雷达点云与单幅图像配准/映射变为彩色点云》案例中的点云数据。

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logistic映射matlab实现，内含3个m文件，包含了logistic映射与反logistic映射，可以和理论结合看能懂得更快。

一步一步学嵌入式ARM\ARM地址重映射的通俗解释，难得的好资料，分析的透彻。

1.领域：matlab，离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术算法 2.内容：【含操作视频】基于离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术matlab仿真,对比4QAM,16QAM,64QAM三种映射以及ZF,MMSE两种均衡 3.用处：用于离散菲涅耳变换的OCDM调制解调技术算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

C# 写的端口映射工具。 能够映射一个端口固定请求一个地址。

内存管理子系统可能是linux内核中最为复杂的一个子系统，其支持的功能需求众多，如页面映射、页面分配、页面回收、页面交换、冷热页面、紧急页面、页面碎片管理、页面缓存、页面统计等，而且对性能也有很高的要求。本文从内存管理硬件架构、地址空间划分和内存管理软件架构三个方面入手，尝试对内存管理的软硬件架构做一些宏观上的分析总结。 内存管理硬件架构 因为内存管理是内核最为核心的一个功能，针对内存管理性能优化，除了软件优化，硬件架构也做了很多的优化设计。下图是一个目前主流处理器上的存储器层次结构设计方案。 从图中可以看出，对于读写内存，硬件设计了3条优化路径。 1）首先L1 cache支持虚拟地址寻址