Myblog1.0GA(端午节)发布

最新推荐文章于 2022-07-06 13:05:14 发布
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修复了剩余的几个bug后，Myblog 1.0版本现已发布，包含登录界面、站点配置等页面的更新。提供两个下载链接，并有两个使用示例站点。

前几天有几个网友又在询问Myblog不能下载的问题。今天修复了剩下的几个bug，准备发布1.0版本。赶巧今天是端午节。大家吃粽子了么？我刚吃过。
  这里给几张1.0版本的截图。

  1.   登录界面
Myblog 1.0 Login
  站点配置页面 Myblog 1.0 Site Config
  发表日志页面 Myblog 1.0 Post Blog
  后台控制面板 Myblog 1.0 Administration Panel
  默认前台页面 Myblog 1.0 Default theme
  itheme 前台页面 Myblog 1.0 itheme view

最后给出下载地址

     下载地址一  googlecode.com
     下载地址二  http://jdkcn.com/download.htm

使用站点
     
      莫多泡泡(itheme)
      我爱地图(default theme)

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究”展开，重点探讨了改进粒子群算法在无人机路径规划中的应用，并与遗传算法、标准粒子群算法进行了对比分析。研究在三维复杂环境中进行，兼顾避障、飞行效率与路径最优性，通过Matlab代码实现算法仿真与结果验证。文中详细介绍了算法的优化策略、适应度函数设计、约束处理机制以及多目标优化的实现方式，展示了改进算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的优势。; 适合人群：具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机、智能优化算法相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维环境中的路径规划与避障；②比较不同智能优化算法（如遗传算法、粒子群算法及其改进版本）在路径规划中的性能差异；③为相关科研项目或毕业论文提供算法实现参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进部分的实现细节，并通过调整参数和环境设置进行仿真实验，深入理解算法性能差异及优化机制。
数据驱动【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测（SHM）方法，用于进行原位评估结构健康状态，即损伤位置和程度，在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应（Matlab代码实现）
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【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测（SHM）方法，用于进行原位评估结构健康状态，即损伤位置和程度，在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测（SHM）方法，利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测，实现对损伤位置与程度的精确评估，相关方法通过Matlab代码实现，具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用，展示了其在复杂系统状态监测与故障诊断中的广泛适用性。此外，文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源，涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向，构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测与早期损伤识别；②结合兰姆波信号分析与数据驱动模型，提升复杂工程系统的故障诊断精度与可靠性；③为科研项目提供Matlab仿真支持，加速算法验证与系统开发。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码实例，深入理解兰姆波信号处理与损伤识别算法的实现流程，同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习，强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究（Matlab代码实现）
11-29
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开，重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台（如无人机与地面车辆）在复杂环境下的协同路径规划问题，涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配与协同控制等关键技术，结合智能优化算法（如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等）进行路径求解与优化，旨在提升多平台系统的协作效率与任务执行能力。同时，文档列举了大量相关研究主题，涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域，展示了该方向的技术广度与深度。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于学术论文复现，帮助理解空地协同路径规划的核心算法与实现细节；②支撑科研项目开发，提供多平台协同控制与路径优化的技术参考；③作为教学案例，辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法实现流程与参数设置，同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野，建议按目录顺序系统学习，并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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11-29
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