重构算法

本代码提供了二维小波变换的二级分解和重构算法。算法从头实现，未使用任何库函数。代码提供了明确的手写卷积函数和其他核心功能，可以直接下载并使用。

定义了一个数据访问类对象，并初始化密码和数据库连接。根据用户输入的用户名进行查询，判断是否存在该用户。如果存在，则获取用户密码和权限信息。根据密码验证用户身份，若验证通过则显示主窗口并关闭登录窗口。

Matlab代码，用于无人机队形重构集群仿真，基于匈牙利算法优化算法。

使用此代码直接将重构数据粘贴到 Matlab 中并运行，即可完成相空间重构。重构后可继续进行其他分析。

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

当数据库性能无法满足预期时，你是否考虑过进行SQL应用重构？在考虑昂贵的硬件升级之前，通过《SQL应用重构》了解如何评估和发现需要改进的代码。本书教授快速修复方法，如减少对数据库的存储函数和过程调用，优化SQL语句以提高数据访问效率，以及通过存储过程和全面SQL语句取代重复的过程性代码。学习并行重构策略，以及使用模式扩展、视图优化等技术，最终加速应用性能。

使用Matlab实现非正交二次样条二维小波的快速分解与重构。这个编程例子展示了可分离的二维小波在Matlab中的实现方法。函数包括了二维小波分解和重构功能，通过逼近矩阵和水平、竖直细节信息矩阵来描述原始图像的分解和重建过程。在实现过程中使用了Wavelet Toolbox中的多个函数，如wconv、wextend和wkeep，同时也应用了dyadup和dyaddown对滤波器进行上抽样和下抽样。测试结果表明，该算法成功地对256x256大小的图像进行了四级二维小波分解。

Hadoop 平台下的分布式粒子群算法，听起来是不是挺酷的？这方法专门针对网络重构中的高维优化问题，能显著提高计算效率。在网络重构时，不仅要考虑电源、负荷的影响力，还要确保网络稳定、负荷恢复快。用这个方法，你可以避免传统单机算法的低效率，直接在 Hadoop 集群上跑，快速大规模骨架网络重构问题。结合 IEEE 30、57 和 300 节点系统进行验证，效果不错！，网络重构不只是一个技术难题，还是个系统性问题。通过加入**节点聚集度**指标，你可以进一步优化网络的覆盖均匀性，减少故障风险。，这个方法挺适合大规模复杂网络的优化，尤其是涉及到分布式计算时。如果你在做类似的项目，别忘了用 Hadoo

陪分解和重构程序 MATLAB 版本，挺适合从事信号和 MATLAB 编程的同学。它能帮你深入理解矩阵运算、陪分解和程序重构的精髓。陪分解在图像上有用，能旋转、缩放和对称性。而重构程序则能让代码更整洁、易维护。想让 MATLAB 的代码更清晰、性能更好？这份资源挺适合你。它不仅涉及了 MATLAB 的矩阵运算、错误，还包括性能优化和代码规范，真的是学习和提升编程技巧的好资源。

该代码实现了对低分辨率图像的重构，适用于MATLAB环境。