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SMS10.0软件已得到优化和改进。

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简介：
SMS10.0是一款相当具有创新性的水流模拟软件，并在高等院校以及设计机构中得到了广泛的应用。

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  • PB EditMask控件优化改进
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    本文介绍了对PB（PowerBuilder）EditMask控件进行的一系列优化和改进措施，旨在提升其在数据输入验证和格式化方面的性能与用户体验。 pb的editmask控件点击上下箭头时不触发事件，只有当控件失去焦点时才会触发modifyed事件。此代码实现了按上下箭头时实时触发相关ue_up和ue_down事件的功能。
     
  • librtmp优化改进
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    librtmp优化改进：针对开源库librtmp进行性能与安全性的增强，包括协议解析效率提升、内存泄漏修复及加密算法升级等，以适应流媒体传输的新需求。 附：7月份上传的那份代码中有bug。进行了以下优化： 1. librtmp优化，并支持 chunksize发送 rtmp_->m_outChunkSize = 4096; rtmp_->m_bSendChunkSizeInfo = 1; 2. 支持纯ipv6环境，跨平台支持
     
  • GMAPPING优化_改进GMapping
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    本文探讨了对GMapping算法进行优化与改进的方法，旨在提高SLAM技术中地图构建的效率和准确性。 改进自适应粒子数的Gmapping算法优化方案主要集中在提高SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）过程中的效率与准确性上。通过对粒子滤波器中粒子数量进行动态调整，该方法能够在保证地图构建质量的同时减少计算资源消耗。具体而言，当机器人处于开阔区域时，系统会自动降低所需的粒子数目以节省运算能力；而在复杂环境中，则增加粒子数来提高定位精度和地图细节的捕捉度。 此外，优化方案还包括对现有Gmapping算法中的参数设置进行了深入研究与调整，并引入了新的权重更新策略。这些改进显著提升了机器人在不同环境下的适应性和鲁棒性，尤其适用于动态变化且具有挑战性的场景中进行自主导航任务。 总之，通过自适应粒子数的调节以及多项关键环节的技术革新，本方案为基于激光雷达SLAM技术的应用提供了更为高效、可靠的解决方案。
     
  • Win10+VS2010+Thrift0.9.3 优化改进
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    本项目专注于在Windows 10环境下使用Visual Studio 2010开发环境，对Thrift 0.9.3版本进行性能优化与功能改进。 经过长时间的努力和解决了很多问题后，终于成功编译了项目，并将其分享出来。之前上传的资源存在一些问题，有些cpp文件未能正确编译进去，在使用过程中出现了连接错误，我已经对这些问题进行了改进。
     
  • PSO优化策略改进
    优质
    本文探讨了对现有粒子群优化（PSO）算法进行策略性改进的方法，旨在提高其在复杂问题求解中的效率和精度。通过调整惯性权重、学习因子等参数，并引入新型更新机制，增强了PSO算法的全局搜索能力和收敛速度，为解决实际工程和科学计算难题提供了新的视角。 本段落介绍了粒子群优化算法的几种常见改进策略，包括权重线性递减PSO、自适应权重PSO以及随机权重PSO等方法。
     
  • PSD大文件优化脚本改进版
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    PSD大文件优化脚本改进版是一款专为Adobe Photoshop用户设计的自动化工具，能够高效地减少大型PSD文件体积，提升编辑效率与项目性能。此版本在原有基础上增加了新功能和修复了先前存在的问题，提供更加顺畅的工作流程体验。 在Photoshop中打开大型PSD文件时，可以通过“文件-脚本-浏览”选项选择相应的脚本并保存，以此来优化PSD文件的加载速度。
     
  • CEEMDAN算法：对EEMD和EMD的进一步优化改进
    优质
    CEEMDAN算法是在EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）和EMD（Empirical Mode Decomposition）基础上发展而来的一种信号处理方法，旨在提供更精确的数据分析与噪声抑制效果。 EEMD算法通过加入噪声来减小EMD的模态效应，而CEEMDAN算法则通过引入自适应噪声进一步减少模态效应，并且具有更好的收敛性。
     
  • CEEMDAN算法：对EEMD和EMD的进一步优化改进
    优质
    本研究介绍CEEMDAN算法，它是对EEMD及EMD方法的创新性改良。通过减少模态混叠现象，提升信号分析精度与效率，适用于复杂数据处理领域。 EEMD算法通过加入噪声来减少EMD的模态效应问题，而CEEMDAN算法则通过引入自适应噪声进一步减小了模态效应，并且具有更好的收敛性。
     
  • CEEMDAN算法：对EEMD和EMD的进一步优化改进
    优质
    CEEMDAN算法是对经验模态分解（EMD）及 ensemble EMD（EEMD）方法的进一步优化与改良，旨在提高信号分析的准确性和效率。 EEMD算法通过加入噪声来减小EMD的模态效应，而CEEMDAN算法则通过引入自适应噪声进一步减少模态效应，并且具有更好的收敛性。
     
  • PSO_SVM优化_psosvm_PSO-SVM_PSO改进SVM_matlab_
    优质
    本项目探讨了利用粒子群优化（PSO）算法改进支持向量机（SVM），以实现更高效的参数寻优，采用MATLAB进行仿真验证其有效性。 使用粒子群优化算法来寻找支持向量机中的最优参数，以达到最佳解。