骑士@马刺杂记

适应粤语解说3分钟后才习惯过来。
第一节剩4:36时,LeBron得两分并造成犯规,同时他的得分已经是10分,其他人只有2分。
1st剩2:33,LeBron在三分线发起进攻,Bowen单防,LeBron左跳右跳过了bowen上篮得分并打三分成功,bowen老了?随后一次进攻Elson又是一个轻巧的篮下晃动扣篮得分,据说Nestrovic一个赛季也没有三个扣篮,Elson干的好。
1st剩1:41 Duncan第二次走步了,本来内线是有优势的,但是去旅行两次就没了,Duncan也被换下。
1st剩1:02 Manu上篮成功并造成巴西人Varejao 犯规,varejao今天防守太差了,第三次犯规了应该,每次都被骗犯规。
第一节james太可怕了,马刺谁都防不住他,得了15分,并造成至少3次犯规。
2nd 9:09 Varejao被Manu硬吃了一个,这次没吹他犯规,大个子防这种灵活的后卫咋防。随后Varejao心理有些不稳,进攻中竟然自己控球组织,一个传球传到了界外。
2nd 4:52 骑士本节4次失误,马刺0次。
2nd 4:10 Elson中投了一个,还挺全面。
2nd 0:18 LeBron又一次打三分,但是罚球没进,duncan犯的规也是他的篮板,扯平吧。
43:36 半场结束,马刺落后。第二节断断续续的,裁判不知道为什么吹哨。马刺命中率太差,罚球也差。
这场比赛吹哨N多,还好没有技术犯规,但是这几天的技术犯规已经超越历史了:
[img]http://www.iteye.com/topics/download/90329b3f-75ea-4f6b-8cf6-b2f05793ee13[/img]
Most 50+ point games排行:
chamberlain 118,jordan 31,baylor 17,barry 14. 这个Barry是Brent Barry的老爸Rick Barry.没想到得分这么强,今天brent barry在第三节上场了,虽然jon barry被裁,brent还是可以继续发挥barry家族的传统,飙几个三分吧。海军上将也来看球了,旁边的应该是他儿子吧,咋这么小7/8岁的样子,这个家伙的职业生涯最高分是71分,94/4/24得的
第三节结束的时候一个很容易引起误解的球,球只擦到一点点篮板然后Udrih自己抢到这个篮板再投得分。但是调回1.4秒由骑士发球再打,真是让人糊涂了...
4th 10:47 69:56,差距扩大到13分,马刺很悬了,今天的进攻打得太差了。
4th 9:21 LeBron又一次打三分,但是球还是没有罚进
cleveland cavaliers have not won in san antonio since 1988-89 season,15 straight games.今天是个机会。
Duncan的罚球命中率:
01-02 .799
02-03 .710
03-04 .599
04-05 .670
05-06 .629
总的趋势就是降低。
第四节后半段终于看到了精彩的比赛,Duncan连得11分,Horry一个傻乎乎的进攻犯规把反盘的希望又缩小了。

最终88:81,骑士赢球了。LeBron不愧是新生代的王者,35分10个板,Duncan 19罚中9,丢了10个,平了他的罚失最多数。
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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