1．中间纸牌的最左面由一张Flip牌，点击Flip，中间牌的数字改变。 2．在界面上有一个计时器，当玩家或者电脑任意一方的纸牌用光时，计时器停止计时，游戏结束，纸牌先用完的一方为赢家。 3．当玩家单击纸牌和中间的某一张牌上时，若是符合游戏规则，中间的那一张牌被覆盖，玩家缺失的纸牌由其他牌代替，牌数少一张。 4．在符合条件的情况下，电脑一方的纸牌能及时覆盖在中间的纸牌之上，并且牌数减少一张，缺失的位置由另一张牌代替。与此同时，对应纸牌上方有“Moved”闪烁一次。 5．中间纸牌的下方，箭头指标能随机变换，当箭头向上时，箭头所对应的那张中间纸牌必须由一张数字比它大一的纸牌所覆盖，同理，箭头向下时，覆盖中间纸牌的那张牌的数字必须比中间纸牌的数字大一。
标签： Flip
上传时间： 2017-09-04
上传用户：王者A
用java开发的关于，监控Websphere性能等指标的源代码
标签： java
上传时间： 2014-01-05
上传用户：维子哥哥
介绍在Tivoli网管环境下，通过用脚本采集网络流量的指标，从而实现对网络环境的监控。
上传时间： 2017-09-18
上传用户：yulg
主成分分析在SPSS中的操作应用，可以对数据进行综合评价。很详细
上传时间： 2013-12-24
上传用户：hakim
采用频率取样设计法设计FIR数字低通滤波器，实现时还有具体的指标要求
上传时间： 2014-01-04
上传用户：as275944189
本论文研究了开源路由器的实现方法，通过具体的实验在X O R P 上实现了R I P , O S P F , B G P 等一系列协议，在P A C K E T T R A C E R 上进行了仿真，并对开源路由器进行了性能评价。
标签： 开源路由器
上传时间： 2015-02-21
上传用户：13666909595
本论文研究了开源路由器的实现方法，通过具体的实验在X O R P 上实现了R I P , O S P F , B G P 等一系列协议，在P A C K E T T R A C E R 上进行了仿真，并对开源路由器进行了性能评价。
标签： 开源路由器
上传时间： 2015-02-21
上传用户：13666909595
研究了不确定离散时间系统的变结构控制设计问题,提出了基于滑模预测思想的离散变结构控制系统 设计新思路. 该方法综合考虑抖振、鲁棒性以及控制量约束等指标要求,利用当前及过去时刻的滑模信息预测未来 时刻的滑模动态,实现了滚动优化求解. 仿真结果表明,该方法可有效消除抖振现象,并能够保证闭环系统的鲁棒 稳定性.
标签： 滑模预测离散变结构控制
上传时间： 2015-05-08
上传用户：weifan
遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。 优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码，因为优化后要进行评价，所以要返回问题空间，故要进行解码。SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；解码时应注意将染色体解码到问题可行域内。 遗传算法模拟“适者生存，优胜劣汰”的进化机制，染色体适应生存环境的能力用适应度函数衡量。对于优化问题，适应度函数由目标函数变换而来。一般遗传算法求解最大值问题，如果是最小值问题，则通过取倒数或者加负号处理。SGA要求适应度函数>0，对于<0的问题，要通过加一个足够大的正数来解决。这样，适应度函数值大的染色体生存能力强。 遗传算法有三个进化算子：选择（复制）、交叉和变异。 SGA中，选择采用轮盘赌方法，也就是将染色体分布在一个圆盘上，每个染色体占据一定的扇形区域，扇形区域的面积大小和染色体的适应度大小成正比。如果轮盘中心装一个可以转动的指针的话，旋转指针，指针停下来时会指向某一个区域，则该区域对应的染色体被选中。显然适应度高的染色体由于所占的扇形区域大，因此被选中的几率高，可能被选中多次，而适应度低的可能一次也选不中，从而被淘汰。算法实现时采用随机数方法，先将每个染色体的适应度除以所有染色体适应度的和，再累加，使他们根据适应度的大小分布于0-1之间，适应度大的占的区域大，然后随机生成一个0-1之间的随机数，随机数落到哪个区域，对应的染色体就被选中。重复操作，选出群体规模规定数目的染色体。这个操作就是“优胜劣汰，适者生存”，但没有产生新个体。 交叉模拟有性繁殖，由两个染色体共同作用产生后代，SGA采用单点交叉。由于SGA为二进制编码，所以染色体为二进制位串，随机生成一个小于位串长度的随机整数，交换两个染色体该点后的那部分位串。参与交叉的染色体是轮盘赌选出来的个体，并且还要根据选择概率来确定是否进行交叉（生成0-1之间随机数，看随机数是否小于规定的交叉概率），否则直接进入变异操作。这个操作是产生新个体的主要方法，不过基因都来自父辈个体。 变异采用位点变异，对于二进制位串，0变为1，1变为0就是变异。采用概率确定变异位，对每一位生成一个0-1之间的随机数，看是否小于规定的变异概率，小于的变异，否则保持原状。这个操作能够使个体不同于父辈而具有自己独立的特征基因，主要用于跳出局部极值。 遗传算法认为生物由低级到高级进化，后代比前一代强，但实际操作中可能有退化现象，所以采用最佳个体保留法，也就是曾经出现的最好个体，一定要保证生存下来，使后代至少不差于前一代。大致有两种类型，一种是把出现的最优个体单独保存，最后输出，不影响原来的进化过程；一种是将最优个体保存入子群，也进行选择、交叉、变异，这样能充分利用模式，但也可能导致过早收敛。 由于是基本遗传算法，所以优化能力一般，解决简单问题尚可，高维、复杂问题就需要进行改进了。 下面为代码。函数最大值为3905.9262，此时两个参数均为-2.0480，有时会出现局部极值，此时一个参数为-2.0480，一个为2.0480。算法中变异概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最优模式保留，结果会更丰富些，也就是算法最后不一定收敛于极值点，当然局部收敛现象也会有所减少，但最终寻得的解不一定是本次执行中曾找到过的最好解。
标签： 遗传算法
上传时间： 2015-06-04
上传用户：芃溱溱123
在视频会议领域，有许多可以值得参考的开源项目，这些开源项目有的是协议栈、有的是编码器或者是传输协议，由于视频会议系统是一个综合性的应用系统，里面包含功能较多，如能把这些开源项目选择性的加入我们的视频会议开发当中，我们的开发效率肯定会事半功倍，下面我们列举一下视频会议相关的十大开源项目，并对其重要性及优缺点做一个全面的评价与排名。
标签： 视频会议
上传时间： 2015-06-25
上传用户：wangzuofei
