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我也要
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订阅专栏后，可直接查看源代码，粘贴到MATLAB空脚本中即可直接运行、得到结果
转速与位置估计图：对比真实与估计机械转速，并放大展示电角度局部曲线；机械转速以r/min显示，电角度以rad显示。
估计误差图：显示机械转速与环绕处理后的电角度误差，用于观察收敛过程和变速响应。
电流观测与估计图：分别展示α、β电流的真值、带噪观测和滤波估计，观察电流平滑与跟踪情况。
负载转矩估计图：对比负载转矩真值和估计值，并给出负载估计误差，展示负载阶跃跟踪。
平方根数值诊断图：展示协方差最小特征值与平方根因子重构误差，核查因子递推的数值一致性。
【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。
【MATLAB代码】基于改进人工势场法（Improved APF）的多无人机动态路径规划与避障｜切向绕障、局部极小值改善及协同避碰仿真（含公式）
本文提出一种改进型人工势场法（APF），通过引入切向引导与目标距离权重，提升4架无人机在动态障碍环境中的路径规划效率与安全性。相比基础APF，改进方法在相同约束下实现更快收敛（27.6s vs 36.6s）、更优航程（364.26m vs 366.56m），且保持0碰撞、0违规。所有结果可复现，代码已封装为独立MATLAB脚本，订阅专栏后即可直接运行。如需定制或深入讲解，欢迎联系作者。
【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。
Synopsys的CoreConsultant使用简析
CoreConsultant使用简析
手把手教你利用qemu搭建银河麒麟V11 arm环境
在Windows环境下，初学者或企业用户常通过VMware、VirtualBox等虚拟机软件安装Ubuntu、Red Hat等Linux系统，这类工具更侧重X86等复杂指令集架构（CISC，常见于Intel、AMD处理器）的虚拟化。而QEMU是一款开源的虚拟机监视器与模拟器，核心优势在于可模拟ARM、MIPS、RISC-V等精简指令集架构（RISC）的处理器并提供虚拟化能力，更适合对虚拟化技术有一定了解的用户。可能是电脑性能问题，安装过程比较慢，需要耐心等待。等操作系统下载完成后，进行安装了。
Yolov26 在 Rk3588 上的 Rknn Onnx 部署实践（模型转换）
本文详细介绍了将YOLOv26 ONNX模型转换为RKNN模型的过程，适用于RK3588平台。主要内容包括：1）量化数据集的创建，通过随机抽取最多400张JPG图片生成校准数据集；2）ONNX转RKNN的完整脚本，支持多种量化方式和平台适配；3）模型转换的参考调用方式；4）模型结构对比展示。文章还提供了注意事项，强调量化数据集图片尺寸、mean/std值需与实际推理一致，并给出精度优化建议。该转换流程为YOLOv26模型在RK3588上的高效部署提供了完整解决方案。
大疆RoboMaster嵌入式面试，电机FOC调不出来当场走人
摘要：大疆RoboMaster嵌入式工程师面试以实战能力著称，重点考察FreeRTOS任务调度、FOC电机控制和CAN总线三大核心技能。FreeRTOS部分涉及优先级调度、栈溢出排查及信号量与互斥锁的区别；FOC控制要求现场编写电流环代码，并解释Clarke/Park变换原理；CAN总线则关注仲裁机制、CANopen协议应用及错误帧排查方法。面试强调工程实践，需具备STM32开发经验，建议搭建实际环境进行练习。该岗位被誉为"硬件版修罗场"，充分体现大疆对实际开发能力的严格要求。
一个最简单的 ALV Tree 树控件例子，无需依赖任何第三方代码
此行代码声明报表程序，程序名称为。在 SAP ABAP 中，报表（report）程序表示该程序具有独立执行、输出及打印功能。在实际开发过程中可根据公司命名规范确定报表名称，例如销售报表、库存报表等。这段代码声明了一个结构类型。id：数据类型为char18，用于存放节点标识符。text：数据类型为char40，用于存放节点显示文本。在实际场景中，例如构造产品目录时，id可以表示产品编号，而text则可以显示产品名称，这样便于用户直观识别。
被滑块虐了3个月！我终于写出了零失败的Python滑块验证码通杀方案（AI识别+真人轨迹）
缺口识别的偏移量一定要算对：滑块的初始位置一般在图片左侧，宽度约50像素，一定要减去这个初始宽度，不然会滑多了；绝对不要用Selenium的drag_and_drop方法：这个方法是匀速滑动，直接被风控秒识别，必须自己分步控制鼠标移动；滑动前后必须加停顿：真人按住滑块会停0.1-0.3秒再开始滑，松开之前也会停0.05-0.1秒，不要按下去立刻就滑，滑完立刻就松；不要每次都滑的完美无缺：可以设置10%的概率故意滑错一次，然后刷新验证码重新滑，更像真人；无头模式通过率极低。
多目标优化AI Agent：增强LLM的复杂决策能力
在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM）的应用中，决策问题往往涉及多个目标的平衡与优化。例如，在智能客服系统中，既要提高客户满意度，又要降低运营成本；在自动驾驶中，既要确保安全，又要追求行驶效率。传统的单目标优化方法难以满足这种复杂场景的需求，因此多目标优化成为了一种必然趋势。AI Agent是一种智能系统，能够通过感知环境、处理信息并采取行动来实现特定目标。它可以是一个软件程序，也可以是一个物理设备。NSGA-II：一种基于群体的多目标优化算法，通过遗传算法的思想进行迭代优化。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar
win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
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