First Blog

最新推荐文章于 2024-02-17 21:59:59 发布
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This is my first blog.

I wish to record and share my daily thoughts, ideas and learning notes with my friends.

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myfirstblog:我的第一个博客
05-31
在“myfirstblog:我的第一个博客”项目中，我们看到一个初学者正在探索网页开发的世界，特别是使用HTML（超文本标记语言）来创建他们的第一个博客。HTML是互联网的基础，用于构建网页结构，它是Web开发的基本语言，...
My First Blog
01-03
今天是我写博客的第一天，我希望从今天开始能每天坚持写博客记录一下接下来我的学习过程，以此来提高我的学习效率。 以下是现阶段我每天会记录在博客上的内容 算法 android复习 app完善 作者：k909397116
First blog
ShyTanTina的博客
01-17 1541
Hello,everyone.It is my first blog here.(I haven't tryed any form of blog,so I want to share my growth and experience in csdn.In order to get more familiar to the English words and pass the CET4/6,I have decided to use English to finish my blog.Emm...altho
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First，开始培养写博客的习惯，第一天。
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2301_79562326的博客
02-17 510
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ABCJZT的博客
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05-08 697
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qq_44672065的博客
12-07 167
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MyFirstBlog:雨滴博客是一个博客系统，使用SpringBoot、Mybatis、Thymeleaf进行开发，完成了用户登录、博客发布、博客评论、评论 管理、文章管理等功能
05-09
【MyFirstBlog】是一个基于SpringBoot、Mybatis和Thymeleaf技术栈构建的博客系统，旨在提供一个功能完善的个人或社区博客平台。这个项目涵盖了Web应用开发中的多个关键环节，包括用户认证、数据持久化以及前端展示。...
leetcode正方形坐标-firstblog:第一个博客
07-06
leetcode正方形坐标 双指针--LeetCode第十一题 双指针法能快速遍历数组，得到简化代码，且在提高代码效率有很大裨益，下面我们以leetcode上的第11题为例来讲解该方法。 题目： 给你 n 个非负整数 ...
my-first-blog：Django博客
02-21
【标题】"my-first-blog：Django博客"指的是一个基于Python的Django框架构建的个人博客项目。这个项目可能是初学者为了学习Django或者实践Web开发技能而创建的。Django是一个高性能、全功能的Web框架，它鼓励快速...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
11-27
基于STM32的宠物定位系统
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