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原创
2012-05-13 16:54:00
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# Java 改进型的 Switch 教程
在 Java 编程中，`switch` 语句是用于多重选择的一种常用工具。Java 12 引入了 switch 的一种改进型语法，使得开发者在使用 switch 时可以更加灵活、简洁。本文将向刚入行的小白介绍如何使用 Java 改进型的 switch，整个流程将分为几个步骤，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概述
以下是实现 Java 改进型
改进型归一化混音算法linear PCM格式的音频混音音频混音的原理: 量化的语音信号的叠加等价于空气中声波的叠加。反应到PCM音频数据上，也就是把同一个声道的数值进行简单的相加，但是这样同时会产生一个问题，那就是相加的结果可能会溢出，当然为了解决这个问题已经有很多方案了.假设音频文件采样率、通道数、采样精度一样。另外要注意的是，在源音频数据中是按照little-endia
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2023-05-22 17:17:42
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。
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2021-07-09 11:08:31
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条
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2021-07-05 14:21:11
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1、基础知识java中switch-case语句的一般格式如下：switch(参数) {
case 常量表达式1: break;
case 常量表达式2: break;
...
default: break;
} 注解：（1）、switch接受的参数类型有10种，分别是基本类型的byte,short,int,char，以及引用类型的String(
# 基于改进型BP神经网络的字符识别
## 引言
字符识别是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。在现实生活中，我们经常需要将手写或打印的字符转换为计算机可识别的文本，如邮政编码、身份证号码、车牌号码等。传统的字符识别方法往往需要大量的特征工程和分类器设计，而神经网络作为一种机器学习方法，近年来在字符识别任务上取得了显著的成果。本文将介绍一种基于改进型BP神经网络的字符识别方法，并提供相应的代码示
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2023-09-11 04:48:51
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。但是LMS是在初始值下逐步调整的，因此在系统稳定前，会有一段调整时间，调整时间受步长因子的控制，一定范围内，步长因子越大，调整时间越小，步长
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2021-11-08 13:39:42
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。但是LMS是在初始值下逐步调整的，因此在系统稳定前，会有一段调整时间，调整时间受步长因子的控制，一定范围内，步长因子越大，调整时间越小，步长
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2021-11-08 14:01:43
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一、简介
介绍了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法（flower pollinate algorithm，FPA）和一种新型的差分进化变异策略——定向变异（targeted mutation，TM）策略。针对FPA存在的收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等问题，提出了一种基于变异策略的改进型花朵授粉算法——MFPA。该算法通过改进TM策略，并应用到FPA的局部搜索过程中，以增强算法
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2021-07-09 16:06:28
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1 简介花朵授粉算法（ Flower Pollination Algorithm，FPA）是由英国剑桥大学学者Yang于2012年提出的，其基本思想来源于对自然界花朵自花授粉、异花授粉的模拟，是一种新的元启发式群智能随机优化技术 。原理如下：2 部分代码clearclear all% fminfpaL=0;% paa=0;% vfminfpa=zeros(1,20);% for z1=
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2021-10-25 09:02:31
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一、简介二、源代码%%------------------- 定义变量:----------------------%%% N - # of elements in array %% d - 阵元间距 %% ang - theta in deg %% thetaS - 期望用户波达角
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2021-11-08 14:01:41
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。但是LMS是在初始值下逐步调整的，因此在系统稳定前，会有一段调整时间，调整时间受步长因子的控制，一定范围内，步长因子越大，调整时间越小，步长
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2021-11-08 13:39:42
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一、简介介绍了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法（flower pollinate algorithm，FPA）和一种新型的差分进化变异策略——定向变异（targeted mutation，TM）策略。针对FPA存在的收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等问题，提出了一种基于变异策略的改进型花朵授粉算法——MFPA。该算法通过改进TM策略，并应用到FPA的局部搜索过程中，以增强算法的局部开发能力。二、源代码function [pdd,fmin ] =pso( c1,c2,Vmax,Vm
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2021-11-08 13:40:10
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在dos命令窗口批处理执行多个sql文件（SQL Server）改进型2006年08月23日 星期三 16:40遍历目录中的Sql文件，逐个执行，无需指定具体文件。创建2个bat文件，CREATE_ALL.bat...
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2009-06-27 22:46:00
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一、简介二、源代码%%------------------- 定义变量:----------------------%%% N - # of elements in array %% d - 阵元间距 %% ang - theta in deg %% thetaS - 期望用户波达角
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2021-11-08 13:39:40
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一、简介最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方误差准则进行不断修正来实现的。因此理论上讲LMS算法的性能在同等条件下要优于维纳。但是LMS是在初始值下逐步调整的，因此在系统稳定前，会有一段调整时间，调整时间受步长因子的控制，一定范围内，步长因子越大，调整时间越小，步长
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2021-11-08 14:01:40
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在dos命令窗口批处理执行多个sql文件（SQL Server）改进型2006年08月23日 星期三 16:40遍历目录中的Sql文件，逐个执行，无需指定具体文件。创建2个bat文件，CREATE_ALL.bat和CREATE_ALL_File.bat文件。具体内容如下：CREATE_ALL.batECHO OFFREM 请设定下面内容REM SET Drive
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2021-07-31 10:16:36
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1.植被指数VI根据波段间的比值运算能够提取植被的算法，称为植被指数(Vegetation Index，VI)。 植被指数有归一化植被指数(NDVI，Normalized Vegetation Index)、比值植被指数(RVI，Ratio Vegetation Index)、差值植被指数(DVI，Difference Vegetation Index)、调整土壤亮度植被指数(SAVI)、土壤调整
一、简介介绍了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法（flower pollinate algorithm，FPA）和一种新型的差分进化变异策略——定向变异（targeted mutation，TM）策略。针对FPA存在的收敛速度慢、寻优精度低、易陷入局部最优等问题，提出了一种基于变异策略的改进型花朵授粉算法——MFPA。该算法通过改进TM策略，并应用到FPA的局部搜索过程中，以增强算法的局部开发能力。二、源代码function [pdd,fmin ] =pso( c1,c2,Vmax,Vm
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2021-11-08 11:33:02
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