哪位大哥有完整一点简单一点的扫雷程序给小弟发一个.多谢!

ecaol 2003-11-04 12:16:00
study JAVAing 需要大家的支持!
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makewcy 2010-05-27
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最近老师留了一个作业,关于扫雷程序的,能给我发个吗
caolijian12@126.com
ecaol 2003-11-09
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大哥有没有简单一点的版本呀?这个对我来说还有点难度.汗...........
modular 2003-11-09
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modular@vip.sina.com
RogerNina 2003-11-09
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leonzys1(Hawking) 多多感谢！！

Jawan_lee 2003-11-09
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to leonzys1(Hawking)
好东西，谢了
leonzys1 2003-11-09
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http://gro.clinux.org/project/showfiles.php?group_id=401&release_id=391
里面有原代码
zzgcxy 2003-11-09
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Give me one!
thanks!
zzgcxy@163.com
ecaol 2003-11-08
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热切期待中.............. :)
ecaol 2003-11-07
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我也不懂ing
我好像看不懂VB的 :(
dovek2 2003-11-07
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我正在做，可是还没完成，由于现在太忙，请稍等几天！
loveyousomuch 2003-11-06
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你们都up什么，是要vb版的吗？java的没！
maple1114 2003-11-06
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up

也给我来份
maple770880@163.com
killme2008 2003-11-05
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up
给我　来份
kissme6115@163.com
ecaol 2003-11-04
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我没学过VB :(
但是还是感谢这位热心的大哥
loveyousomuch 2003-11-04
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以前用vb做了一个，不过改一下就成java版的啦
ecaol 2003-11-04
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up!
我的E-mail:ecaol@21cn.com
【多种改进粒子群算法进行比较】基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究边缘计算（Matlab代码实现）
内容概要：本文围绕“基于启发式算法的深度神经网络卸载策略研究”，系统探讨了多种改进粒子群优化（PSO）算法在边缘计算环境下的应用与性能对比。研究聚焦于深度神经网络（DNN）任务在资源受限边缘设备中的计算卸载问题，采用Matlab实现了自适应权重PSO、混合遗传PSO、模拟退火PSO以及多目标PSO等多种优化算法，并从收敛速度、全局搜索能力、稳定性及复杂场景适应性等多个维度进行综合评估。文章深入剖析了传统PSO算法在任务卸载中存在的早熟收敛与局部最优陷阱等问题，提出了面向不同网络负载、设备异构性和服务质量（QoS）需求的算法选型策略，旨在实现任务延迟最小化、能耗降低与系统资源利用率最大化。此外，研究还提供了完整的仿真框架与实验数据分析，为后续算法优化与工程部署奠定基础。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识，从事边缘计算、深度学习模型部署、智能优化算法研究或物联网系统设计等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者。; 使用场景及目标：①为边缘计算环境中DNN任务的高效卸载提供算法性能基准与选型依据；②对比分析不同启发式优化策略在复杂多目标调度问题中的表现差异，辅助科研与工程实践中算法的设计与改进；③借助Matlab代码实现，支持算法复现、参数调优及在新型边缘场景下的扩展应用。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，深入理解各改进PSO算法的核心机制与实现细节，重点关注不同改进策略对算法收敛行为和优化效果的影响，并尝试在多样化的仿真条件下（如动态网络状态、异构计算节点）验证其鲁棒性与适应性。
复现基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度”展开研究，提出了一种改进的秃鹰搜索算法（BES），用于解决微电网群在运行中的多目标经济优化调度问题。研究首先分析了微电网群的基本结构与运行特性，构建了一个涵盖运行成本最小化、能源利用效率最大化以及碳排放最小化的多目标优化调度模型。针对传统算法易陷入局部最优、收敛速度慢的问题，通过对秃鹰算法的位置更新机制、搜索策略和种群多样性进行改进，提升了算法的全局寻优能力与求解精度。通过在典型场景下与其他主流智能优化算法（如PSO、GA、GWO等）进行对比仿真，验证了改进BES在降低系统综合运行成本、提高可再生能源消纳水平、优化储能充放电行为以及平衡供需关系方面的优越性能。研究还提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验并开展进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统运行、优化理论及智能算法基础，从事新能源、微电网调度、综合能源系统优化等相关领域研究的研究生、高校科研人员及电力行业工程技术开发者。; 使用场景及目标：①应用于微电网群能量管理系统（MG-EMS）中的经济调度与运行优化；②为智能优化算法在多能源耦合系统中的改进与应用提供技术参考；③支持科研复现、算法性能对比、仿真平台搭建及工程化原型开发；④服务于学术论文写作、课题申报与实际项目的技术验证。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践，重点理解改进BES算法的设计逻辑与微电网调度模型的数学建模过程，通过调整参数、更换场景和对比不同算法，深入掌握其优化机制与适用边界，并可进一步拓展至含电动汽车、需求响应或多区域互联的复杂微电网系统中进行研究。
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Python3模块导入import原理
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