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立体图像编码解码(Matlab)：实现3D图像的压缩与解压缩
在计算机视觉和图形处理领域，立体图像编码解码是一个重要的任务，它涉及到将立体图像数据进行高效的压缩，并能够在需要时进行解压缩以还原原始图像。在本文中，我们将使用Matlab编程语言来实现基于立体图像的编码和解码算法。
立体图像编码的目标是将输入的立体图像数据进行高效的压缩，以便在存储或传输时占用更少的空间或带宽。下面是一个简单的立体图像编码算法的示例：
function encoded_data = encode_stereo_image(input_image)
% 立体图像编码算法的实现
% 输入：input_image - 原始立体图像数据
% 输出：encoded_data - 编码后的数据
% 在这里实现你的编码算法
【MATLAB代码】基于RRT与人工势场法（RRT+APF）的多无人机二维动态路径规划与避障。订阅专栏后可查看完整代码
本文基于RRT+APF算法实现多无人机动态路径规划与避障仿真，通过MATLAB完整代码可直接运行。对比传统APF方法，该方案在轨迹平滑性、安全净间隙及到达效率上表现更优。支持参数自定义，订阅专栏后可获取源码与定制服务，适用于科研与工程实践。
【MATLAB代码，多无人机路径规划6】基于RRT与动态窗口法（RRT+DWA）的多无人机二维动态路径规划与避障。订阅专栏后可查看完整代码
本文基于MATLAB实现四架无人机在二维动态障碍环境中的协同路径规划，采用RRT+DWA算法，支持参数自定义。通过对比RRT+APF与RRT+DWA的避障效果，可视化轨迹、净间隙、速度加速度及航程等，输出任务完成率与碰撞统计。代码可直接运行，订阅专栏后获取完整源码，支持定制与讲解。
【MATLAB代码，无人机避障7】基于RRT*与人工势场法（RRT*+APF）的多无人机二维动态路径规划与避障。订阅专栏后可查看完整代码
本文基于RRT与人工势场法（APF）实现四架无人机在二维动态障碍环境中的协同路径规划与避障。通过RRT优化全局路径，结合APF进行局部避碰，支持参数自定义，提供完整MATLAB代码，可直接运行并生成轨迹、安全净间隙、速度加速度及航程等可视化结果，对比RRT+APF与RRT*+APF性能，适用于科研与教学。
【PMSM例程11】永磁同步电机（PMSM）基于UKF的转速与转子位置估计。附下载链接
本程序基于MATLAB构建永磁同步电机（PMSM）仿真模型，采用无迹卡尔曼滤波（UKF）实现电流、转速与电角度的联合估计。通过缩放无迹变换生成Sigma点，避免非线性线性化误差，并针对电角度周期性边界进行特殊处理。仿真验证了在转速变化工况下，UKF对状态变量的高精度估计能力，结果表明其在转速与角度跟踪、电流滤波及新息诊断方面表现优异，具备良好的鲁棒性与实用性，适用于非线性状态估计与电机控制研究。
保姆级教程：在摩尔线程MTT S80上快速部署Ollama运行DeepSeek R1模型（附性能测试）
本文提供了一份详细的保姆级教程，指导用户在摩尔线程MTT S80显卡上部署Ollama并运行DeepSeek R1模型。内容涵盖从驱动安装、Docker环境配置到模型拉取、性能测试的全流程，并分享了实测数据与优化技巧，旨在帮助开发者快速在国产GPU平台上实现高效的大语言模型推理。
保姆级教程：不用看古早代码，5分钟搞懂泛微ecology9附件存储与接口调用
本文详细解析了泛微ecology9附件存储与接口调用的核心原理，提供从基础概念到实战操作的完整指南。通过拆解文档化附件设计理念、解析RESTful接口参数，并给出Python代码示例，帮助开发者快速掌握附件上传与业务集成的关键技巧，提升二次开发效率。
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智能车图像处理1-基础图像规格
从厂家摄像头的库函数中，我们可以直接得到完整图像的灰度数组，经过二值化之后(算力允许，可以考虑大津法)，就是我们要处理的0-1二值图像了。本系列所有的文章中，我们的图像规格如下。
CentOS7安装OpenSSL1.1.1s
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人工智能数据治理——解读AI时代数据治理白皮书 2025【附全文阅读】
摘要：该白皮书面向企业数字化负责人及AI项目推进人员，探讨AI时代数据治理的战略升级。提出"好数据+好数据知识"双基石理念，强调数据需满足"三高"标准（高精度、一致性、时效性）并构建语义知识库。构建四层治理框架，包括数据采集处理、合规安全、知识库建设及质量改进，并介绍AI赋能治理的新范式，如智能ETL和治理Agent体系。同时分析"软件+AI+好数据"的应用模式，为企业实现智能数据治理提供实践指导。（149字）
YOLOv8结合GhostNet实现轻量化目标检测：模型设计与性能评测
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