比高考还要烧脑，“粒子的宇宙”展览探险_数字体验_新浪博客

最新推荐文章于 2023-06-22 01:33:18 发布

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欧洲核子研究中心举办粒子宇宙展览，带领观众探索宇宙大爆炸以来的粒子奥秘及其对日常生活的深远影响。

整个宇宙由粒子组成，但它们从哪里来，又是如何影响我们的日常生活？

聚集了全球最强大脑的欧洲核子研究中心举办的“粒子宇宙”展览，带你穿越宇宙大爆炸的旅程，让你沉浸在物质和宇宙理论知识带来的神奇探险中……

确定要放弃本次机会？

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HarmonyOS开发：粒子动画使用详解

全沾软贱开发攻城狮

05-06

11万+

在现在数字化时代，用户界面的视觉效果对于吸引用户和提升用户体验至关重要，而且动画效果作为一种强大的视觉工具，能够为应用带来生动、活泼的交互体验。HarmonyOS作为面向万物互联的操作系统，不仅提供了强大的系统性能和高效的开发框架，还为开发者提供了丰富的动画功能，其中粒子动画技术尤为引人注目。粒子动画是一种通过大量小元素（粒子）的运动和变化来创建复杂视觉效果的技术，它可以用于实现各种动态效果，为应用界面增添灵动性和趣味性。

多目标粒子群优化算法_优化 | 粒子群算法介绍

weixin_39646628的博客

11-28

9740

↑↑↑↑↑点击上方蓝色字关注我们！『运筹OR帷幄』原创作者：张浩然编者按：粒子群算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，也是最为经典的智能算法之一。应用主要是在工程和计算机科学还有行为管理研究科学里面。通过阅读这篇文章，你将了解粒子群算法的概念，优缺点以及发展方向。 1、简介粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberhar...

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混沌粒子群算法原理_优化 | 粒子群算法介绍

weixin_42571476的博客

01-22

7008

张浩然责任编辑：苏向阳文章发表于微信公众号【运筹OR帷幄】：优化 | 粒子群算法介绍编者按：粒子群算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，也是最为经典的智能算法之一。应用主要是在工程和计算机科学还有行为管理研究科学里面。通过阅读这篇文章，你将了解粒子群算法的概念，优缺点以及发展方向。 1、简介粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberha...

matlab粒子群加约束条件_粒子群算法（PSO）MATLAB实现

weixin_39553653的博客

12-30

1万+

Unity_粒子系统特效制作_051

杨勇博客之家

08-01

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我们来制作一个塔防项目中建造防御塔时产生的泥土飞溅的效果本篇博客主要讲的是粒子特效制作过程，具体的粒子参数可参考博客新版粒子参数详解首先我们在Hierarchy面板中添加一个空物体，改名为BuildEffect，并在她的下面添加粒子系统ParticleSystem做为子对象。然后选中ParticleSystem进行参的修改 1.找到最下面的Renderer，设置渲染的类型为Mesh，m

遗传算法粒子群算法_图解粒子群算法(遗传算法内核简介)

weixin_35899665的博客

01-28

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之前我们已介绍了基于生物演化的遗传算法，现在我们来看看另外一个灵感来自于自然界的算法——粒子群算法。粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)是1995年Eberhart博士和Kennedy博士一起提出的。粒子群算法是通过模拟鸟群捕食行为设计的一种群智能算法。将每个寻优的问题解都想象成一只鸟，称之为“粒子”，所有鸟群(粒子)都在一个D维空间进行搜索，...

【滤波】粒子滤波（PF）

Yngz_Miao的博客

06-22

1万+

本文只触及这个庞大话题的表面。我的目标不是教会你这个领域，而是让你接触实用的贝叶斯蒙特卡罗滤波技术。粒子滤波是一种集成滤波。卡尔曼滤波器用高斯函数表示状态，利用贝叶斯定理对高斯模型进行观测，利用状态空间方法进行预测。相比之下，集成滤波使用点和相关概率的离散集合来表示概率分布。观测应用于这些点，而不是高斯分布。同样，系统模型应用于点，而不是高斯分布。然后我们这些点集合的统计特性。这些方法各有利弊。卡尔曼滤波是非常有效的，并且在线性和高斯噪声假设成立的情况下是一种最优估计。

自适应模拟退火粒子群算法BSAPSO(学习笔记_03)

一只小白的博客~

01-17

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自适应模拟退火粒子群算法BSAPSO（学习笔记_3）

多目标粒子群_粒子群（PSO）算法的理解与应用

weixin_40008644的博客

11-24

4200

最近在学习粒子群算法，看了很多资料都有点摸不清头脑，直到看了一篇博客中超级简洁的粒子群C++实现代码，才明白粒子群算法的原理，真心感谢博主，在此贴出博主的博客地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ed027020100c9lx.html在前面的文章中，我们提到的梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法，以及LM算法等都属于最优化算法，这些最优化算法的共同点是优化一...

一篇博客彻底掌握：粒子滤波 particle filter (PF) 的理论及实践（matlab版）

06-24

4万+

粒子滤波 —从贝叶斯滤波到粒子滤波理论到实践粒子滤波在目标跟踪中的应用：粒子滤波VS无迹卡尔曼滤波粒子滤波—从贝叶斯滤波到粒子滤波理论到实践 1、问题描述 2、递推贝叶斯滤波 3、标准的粒子滤波PF 5、粒子滤波PF的在目标跟踪应用： 5.1、仿真参数 5.2、跟踪轨迹和误差 6、粒子滤波PF的标准验证模型 6.1、模型参数 6.2、基于随机重采样粒子滤波PF 6.3、基于多项式重采样粒子滤波PF 6.4、基于残差重采样粒子滤波PF 6.5、基于系统重采样粒子滤波PF 6.6、基于系统

unity 彩带粒子_Unity3D_(Shuriken粒子系统)制作简单的烟花爆炸效果

weixin_42474537的博客

01-30

2319

Unity中的粒子系统可以用于制作特效，如开枪火花效果，简单爆炸效果等。(毕竟程序员不是设计师，简单的特效都没有问题，要制作一些非常美观的特效还是需要多了解跟美术有关的知识。)粒子系统实现一个简单的烟花爆炸特效：(为了凸显烟花特效，我把天空背景调成黑色的)(缺点：六种粒子色彩搭配不佳，模拟出烟花不perfect，烟花爆炸效果粒子没有处理好，视觉上看起来有点怪，熟能生巧ingO(∩_∩)O~)实现过...

python 粒子动画_Python教程之粒子运动轨迹动态绘图

weixin_39769627的博客

12-04

2013

今天我们来讲一下Python中的动态绘图库--matplotlib.animation，以粒子运动轨迹为例来说明如何绘制动态图。假设按照圆周运动，如下图所示： image-20200829214510346为了模拟这个运动，我们需要如下信息：粒子的起始位置、速度和旋转方向。因此定义一个通用的Particle类，用于存储粒子的位置及角速度。classParticle:def__init__(...

粒子群课设_粒子群算法(人工智能结课论文)

weixin_28454475的博客

02-12

2268

粒子群算法【摘要】：粒子群算法(pso)是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点，倍受科学与工程领域的广泛关注，已得到广泛研究和应用。为了进一步推广应用粒子群算法并为深入研究该算法提供相关资料，本文对目前国内外研究现状进行了全面分析，在论述粒子群算法基本思想的基础上，围绕pso的运算过程、特点、改进方式与应用等方面进行了全面综述，并给出了未来的研究方向...

CursorFreeVIP-1.9.04-linux.zip

12-20

CursorFreeVIP_1.9.04_linux.zip

遥感影像分析中的多时相土地利用分类系统设计：基于Google Earth Engine的Landsat与Sentinel-2数据融合及机器学习模型应用

12-20

内容概要：该文档为一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript脚本，旨在构建一个多时相土地利用/土地覆盖（LULC）分类与变化监测的应用程序。程序支持多个遥感影像数据源（如Landsat 5/7/8和Sentinel-2），通过统一的大气反射率处理、云掩膜、光谱指数计算（如NDVI、EVI、NDBI等）进行影像预处理，并基于用户提供的训练样本使用随机森林、SVM或CART分类器进行监督分类。系统提供年际LULC制图、变化检测、趋势分析、统计图表可视化以及地图交互与结果导出等功能，形成一套完整的遥感地表覆盖动态监测解决方案。; 适合人群：具备遥感与地理信息系统（GIS）基础知识，熟悉Google Earth Engine平台操作，有一定JavaScript编程经验的科研人员或技术人员。; 使用场景及目标：①实现长时间序列的土地利用/覆盖分类制图；②开展区域地表变化检测与趋势分析；③生成统计图表并导出矢量、栅格或动画成果，支持环境监测、城市扩张研究、生态评估等应用。; 阅读建议：使用前需先导入研究区（aoi）及各类地物的训练样本数据；建议逐步执行面板功能，尤其在模型训练和批量处理年份时注意计算资源消耗；可结合高级图表模块深入分析分类结果与时空变化特征。

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率

12-20

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要：本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开，重点介绍了基于粒子群优化算法（PSO）和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现，结合智能优化算法与先进控制策略，对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化，有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时，文档还涵盖了多种电力系统应用场景，如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等，展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师；尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标：①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数，提升动态响应速度与稳态精度；②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力；③复现已发表的高水平论文（如EI、SCI）中的仿真案例，支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注算法实现细节与系统参数设置，同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例，加深对优化算法与控制系统设计的理解。

Python编程语言实现的高效排序算法及其优化策略详解与多线程并发处理实践项目_涵盖数据结构设计力扣算法题库解析NumPy数值计算库应用Pandas数据分析工具集成日志模块.zip

12-20

（25页PPT）某省市应急指挥系统建设整体解决方案.pptx