在你桌子下面,笨猪

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donitzheng
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写给零基础的前端算法入门指南，acmer带女友刷80+【栈与队列与链表篇】
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前言 之前的文章大部分都是写给女友系列，但有一段时间没有进行更新了，一方面春招要准备开始了，另一方面女友还在准备年前面试，面试之后的复盘总结是挺重要的。 访问 HearLing的个人主页 会持续分享前端知识体系。 好像越要到过年了，一些写作时间还多了起来，现在和大家分享一下我们是如何准备算法这一块的，正好春招即将开启，年前还能最后准备一下，希望对大家有所帮助。 本文若未经作者授权，禁止转载，如若发现雷同，必将追究责任到底！ 原本打算通过一篇文章介绍一下， 算法这一块到底如何准备 首先，我来简单介绍一
写给零基础的前端算法入门指南，acmer带女友刷80+【递归与回溯篇】｜牛气冲天新年征文
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前言 各位小伙伴们新年好呀，时隔一周，俺又回来更新文章啦！在上一篇发出去之后，虽然没有得到很多的阅读量，但是后面几篇文章还是得要更新出来，我想总能够帮助一小部分人咯~ 现在和大家分享一下我们是如何准备算法这一块的，春招即将开启，还能最后准备一下，希望对大家有所帮助。 原本打算通过一篇文章介绍一下，推荐一下自己的刷题方式和刷题路线，得到一些伙伴的反馈：最好还是更加详细，面向零基础，小白这些，还有github访问速度也是一方面问题，可能图片都加载不出来。 因此，我打算分模块出几期文章，这样你只用通过首发在.
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基于MPC最优控制的车辆自适应巡航系统(Cars im & Mat lab)实现速度与间距智能调控
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内容概要：本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的车辆自适应巡航控制系统(ACC)，重点探讨了如何利用Cars im与Mat lab联合仿真实现速度与间距的智能调控。首先解释了MPC作为一种优化方法，在控制系统设计中的关键作用，特别是在预测系统未来行为方面的能力。接着详细描述了ACC的工作原理，即通过传感器获取车辆运动状态和道路环境信息，再由控制器使用MPC算法计算最优控制策略，最终由执行器完成具体的油门、刹车和转向操作。文中还提到，通过Cars im模拟不同的道路环境和交通场景，并将其输入到Mat lab中设计的MPC控制器中进行处理，实现了对车辆速度和间距的精准控制。 适合人群：从事智能驾驶技术研发的专业人士，尤其是对车辆自适应巡航控制系统感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解MPC在智能驾驶领域的应用，特别是想掌握如何用Cars im和Mat lab进行联合仿真的技术人员。目标是提升车辆行驶的安全性和舒适度，同时探索更多智能驾驶的可能性。 其他说明：文章不仅阐述了理论概念，还提供了实际的操作步骤，有助于读者更好地理解和应用相关技术。此外，强调了智能驾驶技术在未来汽车工业发展中的重要地位。
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