2024-08-10



function main
    % 初始化参数
    N = 5; % 个体数量
    D = 2; % 电站数量
    P_max = 10; % 电站最大供电能力
    D_min = 1; % 电站最小供电半径
    D_max = 50; % 电站最大供电半径
    % 初始化电站位置和供电能力
    D_pos = rand(D, N)*100;
    P_cap = rand(D, N)*P_max;
    % 初始化目标函数值
    f_value = zeros(1, N);
    % 迭代优化
    for i = 1:N
        % 计算目标函数值
        f_value(i) = objectiveFunction(D_pos(:, i), P_cap(:, i), D_min, D_max, P_max);
    end
    % 输出结果
    disp('初始电站位置和供电能力:');
    disp(D_pos);
    disp('初始供电能力:');
    disp(P_cap);
    disp('目标函数值:');
    disp(f_value);
end
 
function f = objectiveFunction(D_pos, P_cap, D_min, D_max, P_max)
    % 计算目标函数值
    f = sum(D_pos) + sum(P_cap) + sum(D_max - D_min - D_pos) + sum(P_max - P_cap);
end

这段代码提供了一个简化的示例,展示了如何初始化电站位置和供电能力,并计算相应的目标函数值。这个过程可以作为进一步优化电源选址和定容的起点。在实际应用中,可以通过多目标优化算法进一步优化电站布局和供电能力。

2024-08-10

以下是一个简化的Golang版本的YOLO算法框架代码示例,仅包含核心函数和结构体,不包含具体的神经网络实现和依赖注释。




package main
 
import (
    "fmt"
    "image"
    "time"
)
 
// 假设的神经网络预测结构体
type Prediction struct {
    Class     string
    Confidence float32
    BoundingBox image.Rectangle
}
 
// 假设的神经网络模型结构体
type NeuralNetModel struct{}
 
// 假设的神经网络预测函数
func (model *NeuralNetModel) Predict(img image.Image) []Prediction {
    // 实现神经网络模型的前向传播,并返回预测结果
    return []Prediction{}
}
 
// YOLO实现结构体
type YOLO struct {
    model NeuralNetModel
}
 
// NewYOLO 创建一个YOLO实例
func NewYOLO() *YOLO {
    return &YOLO{
        model: NeuralNetModel{},
    }
}
 
// Detect 使用YOLO进行目标检测
func (yolo *YOLO) Detect(img image.Image) []Prediction {
    start := time.Now()
    predictions := yolo.model.Predict(img)
    elapsed := time.Since(start)
    fmt.Printf("检测耗时: %s\n", elapsed)
    return predictions
}
 
func main() {
    yolo := NewYOLO()
    // 加载图像,传递给YOLO进行检测
    image := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, 100, 100))
    predictions := yolo.Detect(image)
    for _, pred := range predictions {
        fmt.Printf("类别: %s, 置信度: %.2f, 边界框: %v\n", pred.Class, pred.Confidence, pred.BoundingBox)
    }
}

这个示例代码提供了一个简化的YOLO框架,包括创建YOLO实例、加载图像并进行目标检测的主函数。在实际应用中,需要实现神经网络预测函数和模型加载等功能。

2024-08-10

以下是一个简单的Go语言示例,演示了如何实现MD5、SHA1和SHA256哈希算法。这些都是广泛使用的哈希函数,它们都属于哈希算法的一种,被广泛应用于加密场景。




package main
 
import (
    "crypto/md5"
    "crypto/sha1"
    "crypto/sha256"
    "fmt"
    "hash"
    "io"
    "os"
)
 
// 定义一个接口,用于不同的哈希算法
type Hasher interface {
    Hash(data []byte) []byte
}
 
// 定义MD5哈希结构体
type MD5Hasher struct{}
 
// 实现Hasher接口
func (h MD5Hasher) Hash(data []byte) []byte {
    hash := md5.Sum(data)
    return hash[:]
}
 
// 定义SHA1哈希结构体
type SHA1Hasher struct{}
 
// 实现Hasher接口
func (h SHA1Hasher) Hash(data []byte) []byte {
    hash := sha1.Sum(data)
    return hash[:]
}
 
// 定义SHA256哈希结构体
type SHA256Hasher struct{}
 
// 实现Hasher接口
func (h SHA256Hasher) Hash(data []byte) []byte {
    hash := sha256.Sum256(data)
    return hash[:]
}
 
// 通用的哈希函数,接受Hasher接口类型
func HashData(h Hasher, filename string) ([]byte, error) {
    file, err := os.Open(filename)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer file.Close()
 
    hash := h.New()
    if _, err := io.Copy(hash, file); err != nil {
        return nil, err
    }
 
    return hash.Sum(nil), nil
}
 
func main() {
    data := []byte("example data")
    md5Hash := MD5Hasher{}
    sha1Hash := SHA1Hasher{}
    sha256Hash := SHA256Hasher{}
 
    fmt.Printf("MD5: %x\n", md5Hash.Hash(data))
    fmt.Printf("SHA1: %x\n", sha1Hash.Hash(data))
    fmt.Printf("SHA256: %x\n", sha256Hash.Hash(data))
 
    // 使用crypto包中的Hash接口和方法
    h := md5.New()
    h.Write(data)
    fmt.Printf("MD5 with crypto package: %x\n", h.Sum(nil))
}

这段代码首先定义了一个Hasher接口,以及实现了该接口的MD5HasherSHA1HasherSHA256Hasher结构体。它还提供了一个HashData函数,该函数接受Hasher接口类型参数,并对文件内容进行哈希计算。在main函数中,我们展示了如何使用这些结构体和函数来计算给定数据的哈希值。

2024-08-10

由于这是一个完整的学术毕设项目,提供所有源代码和详细的调试信息将不现实,并且可能违反相关的学术规则。但我可以提供一个简化的Express框架创建超市自动售货系统的核心代码示例。




const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;
 
// 路由处理 /items 接口
app.get('/items', (req, res) => {
  // 假设有一个获取商品列表的函数
  getItemsList()
    .then(items => {
      res.json(items);
    })
    .catch(error => {
      res.status(500).send('Server Error');
    });
});
 
// 启动服务器
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server running on port ${port}`);
});
 
// 示例函数,用于模拟获取商品列表
function getItemsList() {
  // 这里应该是获取商品列表的逻辑
  return new Promise((resolve, reject) => {
    // 模拟数据库查询
    const items = [{ id: 1, name: 'Apple' }, { id: 2, name: 'Banana' }];
    resolve(items);
  });
}

这个代码示例创建了一个简单的Express服务器,提供了一个API接口/items,该接口返回商品列表。这个示例假设有一个getItemsList函数来模拟从数据库获取数据。在实际应用中,你需要根据自己的数据库设计和业务逻辑来替换这部分代码。

2024-08-10

在HTML中实现一个仿 Windows 桌面特效,通常需要使用CSS和JavaScript。以下是一个简单的示例,展示了如何创建一个基本的桌面背景动画效果:




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Windows Desktop Theme</title>
<style>
  body, html {
    margin: 0;
    padding: 0;
    height: 100%;
  }
  .background {
    position: fixed;
    width: 100%;
    height: 100%;
    background: #f0f0f0;
    background-size: cover;
    background-repeat: no-repeat;
    background-attachment: fixed;
    background-position: 50% 50%;
    animation: slide 5s linear infinite;
  }
  @keyframes slide {
    0% { background-image: url('background-1.jpg'); }
    25% { background-image: url('background-2.jpg'); }
    50% { background-image: url('background-3.jpg'); }
    75% { background-image: url('background-4.jpg'); }
    100% { background-image: url('background-1.jpg'); }
  }
</style>
</head>
<body>
<div class="background"></div>
</body>
</html>

在这个示例中,.background 类使用固定定位使其覆盖整个视口。CSS动画@keyframes slide 控制背景图片的切换,实现了背景图片的无缝循环滚动。你需要替换background-1.jpgbackground-2.jpg等图片路径为你的实际图片路径。这个简单的示例提供了一个起点,你可以根据需要添加更多的交互和复杂性。

2024-08-10

Node.js中实现雪花算法(Snowflake)通常是为了生成一个唯一的ID。以下是一个简单的雪花算法实现的例子:




class Snowflake {
    constructor() {
        // 时间戳部分
        this.timestamp = 0;
        // 数据中心ID占5位(2^2)
        this.dataCenterId = 0;
        // 机器ID占5位(2^5)
        this.workerId = 0;
        // 序列号占12位(2^12)
        this.sequence = 0;
        
        // 初始时间戳
        this.epoch = 1577836800000; // 例如:2020-01-01T00:00:00.000Z
    }
 
    // 生成雪花算法ID
    generate() {
        // 41位时间戳
        let timestamp = Date.now();
        // 如果时间戳小于上次ID生成的时间戳,则抛出错误
        if (timestamp < this.timestamp) {
            throw new Error('Clock moved backwards. Refusing to generate id for ' +
                (this.timestamp - timestamp) + ' milliseconds');
        }
 
        // 如果时间戳等于上次ID生成的时间戳,序列号自增
        if (this.timestamp === timestamp) {
            this.sequence = (this.sequence + 1) & 4095; // 为序列号加1后取模
            if (this.sequence === 0) {
                // 延时直到序列号不为0
                timestamp = this.tilNextMillis(this.timestamp);
            }
        } else {
            this.sequence = 0; // 时间戳变更,序列号重置
        }
 
        // 设置新的时间戳
        this.timestamp = timestamp;
 
        // 移位并通过按位或运算拼接成最终64位ID
        let id = ((timestamp - this.epoch) << 22) |
            (this.dataCenterId << 17) |
            (this.workerId << 12) |
            this.sequence;
 
        return id;
    }
 
    // 延时直到下一毫秒
    tilNextMillis(lastTimestamp) {
        let timestamp = Date.now();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = Date.now();
        }
        return timestamp;
    }
}
 
// 使用示例
const snowflake = new Snowflake();
const id = snowflake.generate();
console.log(id);

这个实现包括了时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号的位移和组合,确保了ID的唯一性。请注意,在分布式系统中实现数据中心ID和机器ID需要额外的机制来确保唯一性,并且可能涉及到更复杂的逻辑。

2024-08-10

Vue的diff算法是一种用来比较新旧虚拟DOM树差异的算法,其目的是为了高效更新DOM。diff算法的过程主要分为三个阶段:

  1. 遍历:递归比较两棵虚拟DOM树的每一个节点,并对不同的节点进行标记。
  2. 建立:将标记的节点添加到一个需要更新的列表中。
  3. 应用:根据列表应用更新到真实的DOM上。

具体步骤如下:

  1. 新旧节点是相同的,直接复用。
  2. 新节点不存在,标记旧节点为移除。
  3. 新节点与旧节点不同,标记旧节点为移除,并添加新节点。
  4. 如果新节点是一个可复用组件,并且和旧节点相同,则尝试复用。

这个过程是高效的,因为它会尽可能地复用老的DOM元素。

以下是一个简化的例子,说明diff算法的核心概念:




function diff(oldTree, newTree) {
  let patches = {};
 
  diffRecursive(oldTree, newTree, patches, 0);
 
  return patches;
}
 
function diffRecursive(oldNode, newNode, patches, index) {
  // 新旧节点不同
  if (oldNode.type !== newNode.type) {
    // 标记旧节点为移除
    patches[index] = { type: 'REMOVE', index };
    // 如果新节点存在,标记新节点为添加
    if (newNode) {
      patches[index] = { type: 'ADD', index, newNode };
    }
  } else if (oldNode.props !== newNode.props || oldNode.children !== newNode.children) {
    // 属性或子节点有变化
    patches[index] = { type: 'PROPS', index, props: newNode.props };
  }
 
  // 比较子节点
  let childPatches = {};
  diffChildren(oldNode.children, newNode.children, childPatches, index);
  if (Object.keys(childPatches).length) {
    patches[index] = { ...patches[index], ...childPatches };
  }
}
 
function diffChildren(oldChildren, newChildren, patches, index) {
  let lastPatchIndex = index;
  newChildren.forEach((newChild, i) => {
    let oldChild = oldChildren[i];
    let newPatchIndex = lastPatchIndex + 1;
    diffRecursive(oldChild, newChild, patches, newPatchIndex);
    lastPatchIndex = newPatchIndex;
  });
 
  if (oldChildren.length > newChildren.length) {
    // 旧虚拟DOM树有多余的节点,标记为移除
    for (let i = newChildren.length; i < oldChildren.length; i++) {
      patches[lastPatchIndex + 1] = { type: 'REMOVE', index: lastPatchIndex + 1 };
    }
  }
}

在这个例子中,diff函数是入口,它比较两棵虚拟DOM树的根节点,并返回一个补丁对象patches,描述了如何更新真实的DOM。diffRecursive是递归比较两棵DOM树的主要函数,而diffChildren比较子节点的差异。这个例子提供了diff算法的基本概念,但Vue中的diff算法实现要复杂得多,包括key的处理、节点的复用等。

2024-08-09

国密算法是中国自主设计的密码算法,主要用于保护信息安全。SM2/SM3/SM4是其中的一部分,分别对应公钥算法、散列算法和对称算法。

  1. SM2公钥密码算法:主要用于数据加密和密钥协商。
  2. SM3摘要算法:主要用于生成数据的摘要。
  3. SM4分组密码算法:主要用于数据加密。

以下是Java中基于org.bouncycastle库实现的SM4加密和解密的示例代码:




import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider;
import org.bouncycastle.crypto.engines.SM4Engine;
import org.bouncycastle.crypto.modes.ECBBlockCipher;
import org.bouncycastle.crypto.params.KeyParameter;
import org.bouncycastle.crypto.paddings.PaddedBufferedBlockCipher;
import org.bouncycastle.crypto.digests.SM3Digest;
import java.security.Security;
 
public class SM4Util {
    static {
        Security.addProvider(new BouncyCastleProvider());
    }
 
    // ECB模式加密
    public static byte[] encryptEcb(byte[] keyBytes, byte[] data) throws Exception {
        KeyParameter key = new KeyParameter(keyBytes);
        SM4Engine engine = new SM4Engine();
        engine.init(true, key);
 
        PaddedBufferedBlockCipher cipher = new PaddedBufferedBlockCipher(new ECBBlockCipher(engine));
        cipher.init(true, key);
 
        byte[] encrypted = new byte[cipher.getOutputSize(data.length)];
        int len = cipher.processBytes(data, 0, data.length, encrypted, 0);
        cipher.doFinal(encrypted, len);
 
        return encrypted;
    }
 
    // ECB模式解密
    public static byte[] decryptEcb(byte[] keyBytes, byte[] data) throws Exception {
        KeyParameter key = new KeyParameter(keyBytes);
        SM4Engine engine = new SM4Engine();
        engine.init(false, key);
 
        PaddedBufferedBlockCipher cipher = new PaddedBufferedBlockCipher(new ECBBlockCipher(engine));
        cipher.init(false, key);
 
        byte[] de
2024-08-09

这是一个结合了爬虫技术、机器学习和可视化技术的毕设项目。以下是一个简化的项目框架示例,它展示了如何定义一个简单的爬虫来获取气象数据,如何进行简单的数据预处理,使用机器学习模型进行气象预测,并使用可视化技术展示结果。




import requests
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 定义爬虫函数获取气象数据
def get_weather_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()
 
# 获取数据并进行简单的数据预处理
data = get_weather_data('https://api.example.com/weather-data')
df = pd.DataFrame(data)
# 假设数据预处理包括选择特征、清洗数据、特征缩放等
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target_column', axis=1), df['target_column'], test_size=0.2)
 
# 机器学习模型训练
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
 
# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
 
# 气象预测可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.title('Weather Prediction Comparison')
plt.xlabel('Data Points')
plt.ylabel('Temperature')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例提供了一个简化的框架,展示了如何开始一个气象预报系统的开发。实际的系统将需要更复杂的数据处理、模型选择和可视化技术。在实际应用中,你需要替换数据获取部分的URL,以及数据预处理和模型评估部分的具体细节。

2024-08-09

冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。重复进行直到没有再需要交换的元素,这意味着数列已经排序完成。

以下是冒泡排序的Python实现:




def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
 
# 使用示例
array = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_array = bubble_sort(array)
print("Sorted array is:", sorted_array)

这段代码首先定义了一个名为bubble_sort的函数,该函数接收一个列表arr作为参数,并通过两层循环实现冒泡排序。外层循环确定需要遍历的次数,内层循环用于比较并交换元素。最后返回排序后的数组。在使用示例中,我们创建了一个未排序的数组array,调用bubble_sort函数对其进行排序,并打印出排序后的结果。