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最新推荐文章于 2025-04-26 15:45:11 发布
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NVIDIA GeForce GTX 1070_21.21.13.7609_11-24-2016_10.0_x64.zip
06-19
标题 "NVIDIA GeForce GTX 1070_21.21.13.7609_11-24-2016_10.0_x64.zip" 指的是一个NVIDIA GeForce GTX 1070显卡的驱动程序更新包，发布日期为2016年11月24日，版本号为21.21.13.7609，适用于64位（x64）操作系统。...
SM3271_16.12.21.21.rar
09-26
标题中的"SM3271_16.12.21.21.rar"表明这是一个与SM3271相关的软件或固件更新，日期可能代表发布或更新的时间，即2016年12月21日的21时。描述中提到的"SM3271量产工具"暗示这是一款用于对SM3271芯片进行大量生产阶段...
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使用Plotly.js创建炫酷红外轮廓热力图 - Vue组件封装实战
欢迎来到我的前端博客！这里汇集了关于前端开发的最新技术、实用工具和经验分享。我将为你提供详细的教程、代码示例和实战案例，帮助你掌握Web开发的核心概念和技能。不论你是初学者还是有经验的开发者，这个博客都适合你。
04-07 1196
红外轮廓热力图是一种将温度数据可视化呈现的技术，它通过颜色渐变来展示不同区域的温度分布情况，通常用于工业检测、医疗诊断、建筑热分析等领域。
linux gt240驱动下载,NVIDIA DRIVERS Linux Display Driver Version 190.42
weixin_42514540的博客
05-17 536
GeForce 200 Series:GeForce GTX 295, GeForce GTX 285, GeForce GTX 280, GeForce GTX 275, GeForce GTX 260, GeForce GTS 250, GeForce GT 220, GeForce G210, GeForce 210GeForce 200M Series (Notebooks):GeForc...
d3.js v5入门之——比例尺
XSemperFI的博客
02-19 1374
D3 中的比例尺分别称为 domain(数学中的定义域) 和 range(数学中的值域)。D3中常用的比例尺有: 线性比例尺 y = kx + b d3.scaleLinear() 指数比例尺 d3.scalePow()，相对线性比例尺多出一个exponent()用于指定指数。 量子比例尺 d3.scaleQuantize()，量子比例尺定义域是连续的。值域是离散的，结果是对应的离散值。 阈值比...
Visual Micro v20.03.21.21-SEO狼术
q2315702359的博客
05-24 321
　　Visual Micro v20.03.21.21 　　Visual Micro是Microsoft Visual Studio 2017和2019以及Atmel Studio 7的所谓扩展，它允许开发，编译任何Arduino项目，然后将其上传到任何Arduino开发板上，同时利用Visual Studio和Atmel的强大功能 工作室。 　　Visual Micro与Arduino开发环境完全兼容，并使用相同的库，源代码和开发工具。 区别在于Visual Micro的用户界面，该界面提供了先进且专
vmware-3V0-21.21 Exam .pdf
03-28
3V0-21.21 考试是 VMware 推出的一项认证考试，旨在验证候选人在设计和部署 VMware vSphere 平台方面的专业知识。这个考试涵盖了多个主题，包括性能、可扩展性、容量、可用性、恢复能力、安全性、管理能力和互操作性...
DCV-VCAP-3V0-21.21学习文档手册.pdf
10-18
在设计DCV-VCAP-3V0-21.21环境时，考虑的关键知识点主要涉及虚拟化架构、高可用性（HA）、容错（FT）、资源调度以及业务需求。 1. 在零售客户的环境中，架构师需要设计一个包含单个小型vCenter Server Appliance和...
21.21 - 創建Docker Bridge并使用.mp4
10-11
Docker技术入门与实战
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
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）
最新发布
11-26
【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展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或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学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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