本文实例讲述了C#计算字符串哈希值（MD5、SHA）的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 一、关于本文 本文中是一个类库，包括下面几个函数： ① 计算32位MD5码（大小写）：Hash_MD5_32 ② 计算16位MD5码（大小写）：Hash_MD5_16 ③ 计算32位2重MD5码（大小写）：Hash_2_MD5_32 ④ 计算16位2重MD5码（大小写）：Hash_2_MD5_16 ⑤ 计算SHA-1码（大小写）：Hash_SHA_1 ⑥ 计算SHA-256码（大小写）：Hash_SHA_256 ⑦ 计算SHA-384码（大小写）：Hash_SHA_384 ⑧ 计算SHA-512码（大

Matlab与STK链接函数库，挺实用的，便于开发

强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) 例子： import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(x2),tf.reduce_max(x2)) 输出结果： tf.Tensor([1. 2. 3

遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

函数应用与映射.ipynb

MATLAB符号运算引擎MuPAD函数-MuPAD Functions.rar 本帖最后由 zdl0320 于 2012-11-7 19:48 编辑 刚找到的MuPAD Function，自己简单处理了一下，点击可以找到具体应用实例。

多种群遗传算法函数优化matlab源代码，利用多种群保证种群多样性，引入移民机制，实现种群之间的交互，并保留每个种群父代最优解，解决了遗传算法早熟问题，能较快收敛

STC32G库函数版本的第一个例程，点亮led灯

通常为分析信号的整个部分计算平均值或标准偏差。 然而，有时我们想知道这些数量在数据流中是如何变化的。 MEANSTDF 使用用户定义的窗口为每个数据位置计算预期的平均值和标准偏差值。 输出在非线性去趋势或平稳性分析时很有用。

绘制炼钢和连铸 (SCC) 计划的甘特图的函数。 它是以下工作的一部分： Rahal、Said、Zukui Li 和 Dimitri J. Papageorgiou。“通过自适应稳健优化对炼钢和连铸过程进行主动和被动调度。” 计算机与化学工程（2020 年）。 该函数可以很容易地修改为其他进程。