资源摘要:内容残缺，我也不知道归哪一类了

资源摘要:包含改进遗传算法的代码（在Matlab中运行GA-VRPTW主函数即可）和WPS文字

资源摘要:旅行商问题（Travelling Salesman Problem，TSP），又称货郎担问题，是组合优化中的一个NP难问题，旅行商问题可以描述为：给定一系列城市和每对城市之间的距离，求解访问每一座城市一次并回到起始城市的最短回路。从图论的角度来看，该问题实质是在一个带权完全无向图中，找一个权值最小的Hamilton回路。该混合算法为遗传算法和粒子群算法的混合算法（GAPSO）。该程序子函数全放入一个文件中，点击即可运行。~~可打印输出每次迭代结果，输出最终优化路线，画出路径图和适应度收敛图。代码完整，注释详细，点击即可运行，可根据自己的需求修改数据，适用于新手学习，也适用于算法对比。有问题可以发消息私聊我，看到后会回复。

资源摘要:MATLAB是一种编程语言和开发环境，可以用于图像处理和计算机视觉应用。要进行车牌检测，可以使用MATLAB提供的图像处理工具和计算机视觉工具箱。车牌定位和检测的一般步骤如下：1. 加载图像：使用MATLAB的图像处理工具箱中的imread函数加载车辆图像。2. 进行图像预处理：使用一系列图像处理技术，例如灰度化、图像增强、直方图均衡化、滤波等，来提高车牌的可视性和对比度。3. 车牌定位：使用图像处理技术，例如边缘检测、形态学操作、颜色过滤等，在图像中找到车牌的位置。4. 车牌识别：使用计算机视觉技术，例如字符分割、特征提取、模式识别等，对车牌上的字符进行识别。5. 显示结果：使用MATLAB的图像处理工具箱中的imwrite函数将结果保存为图像文件，并使用imshow函数显示结果。需要注意的是，车牌检测是一个复杂的任务，可能需要使用多种技术和算法来达到较好的效果。在实际应用中，可能需要根据具体需求和场景进行调整和优化。

资源摘要:DC升压转换器闭环控制器.zip

资源摘要:Matlab车牌识别系统是一个使用Matlab编程语言开发的程序，用来识别汽车车牌上的字符和数字。该系统可以通过读取车牌图像，并使用图像处理、模式识别和机器学习算法来识别和解析车牌上的字符和数字。以下是一个基本的车牌识别系统的工作流程：1. 图像预处理：对车牌图像进行预处理，例如去噪、增强对比度、调整亮度等。2. 车牌定位：使用图像处理算法定位车牌在图像中的位置。3. 字符分割：将车牌图像分割成单个字符，以便对每个字符进行识别。4. 字符识别：使用模式识别或机器学习算法对每个字符进行识别和分类。5. 车牌解析：将识别出的字符组合成完整的车牌号码。6. 输出结果：将识别结果输出到屏幕或保存到文件中。在开发Matlab车牌识别系统时，可以使用Matlab的图像处理工具箱、模式识别工具箱和机器学习工具箱来实现各种功能。此外，还可以使用深度学习模型如卷积神经网络（CNN）来提高字符识别的准确性。可以使用现有的开源深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来训练和部署深度学习模型，并将其与Matlab集成。总之，Matlab车牌识别系统是一个使用Matl

资源摘要:要设计一个基于Matlab的车牌识别系统，可以按照以下步骤进行：1. 数据集准备：收集一组车牌图像作为训练数据集。这些图像应该包含各种不同类型和风格的车牌。2. 图像预处理：对每个图像进行预处理，以提取和增强车牌的特征。可能的预处理步骤包括：图像去噪、图像增强、灰度化、二值化等。3. 车牌定位：使用图像处理技术，如边缘检测、形态学操作等，找到图像中的车牌位置。这可以通过找到车牌的边界框或轮廓来实现。4. 字符分割：对于定位到的每个车牌，对其进行字符分割，将车牌中的每个字符单独提取出来。可以使用基于形态学操作和区域分割的技术来实现。5. 字符识别：对于每个提取出的字符，使用字符识别算法来识别字符的类别。常用的字符识别算法包括基于模板匹配、神经网络、支持向量机等。6. 字符串识别：将识别出的字符组合成一个字符串，作为最终的车牌识别结果。7. 性能评估：使用一组标注好的测试数据集来评估车牌识别系统的性能。可以计算准确率、召回率等指标来评价系统的性能。以上是一个简单的车牌识别系统的设计步骤，可以根据具体情况进行调整和改进。

资源摘要:百度迁徙数据2020-2024年春运40天迁入、迁出数据

资源摘要:2.任务一：分组聚合订单售货门店客户订单信息表记录着有关客户的订单信息。从客户的角度出发，分析客户订单信息表中的数据，了解客户订单状况，按照客户订单数据进行聚合计算，对客户订单消费金额从高到低进行排序，了解哪些客户的消费金额较多，并为这些客户提供更好的服务。针对“order_list.csv”表实现以下几个步骤：（1） 建立【分组聚合客户订单】转换工程。（2） 获取客户的详细订单数据。（3） 分组聚合统计客户的订单数据，聚合统计客户的消费金额。（4） 装载和解读结果数据。对于聚合统计好的客户订单数据，按照客户消费金额，从高到低进行排序，再将排序后的数据装载至Excel文件中，并对结果数据进行解读。3.任务二：计算各商品销售金额售货门店客户订单的详情数据，记录着订单中的每种商品销售的数量、价格等数据。从商品销售的角度出发，分析商品的销售数据，计算各种商品的销售金额，以便了解商品的销售情况，分析哪些商品属于热销或滞销商品，为商品的销售提供更好的运营决策。（1） 建立【计算各商品销售金额】转换工程。（2） 获取和筛选数据。分析数据，通过分析获得需要过滤的字段名称，开展

资源摘要:打开压缩包第一个目录下MobaXterm_Personal_23.2.exe是一个远程登录软件，打开03.SecureCRTSecureFX目录，此目录下SecureCRTPortable.exe是另一个登录软件。在用MobaXterm_Personal时，点击左上角的session中的ssh输入ip地址和名字即可连接设备；在用SecureCRTPortable时点击左上角第二个快速连接，点击协议ssh输入ip和用户名即可连接