发抖了

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发件人： p
发送时间： 2007-12-12 09:13:33
收件人： ll
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工资给你加了,希望你能努力做得更好,跟公司一起成长!

不知道该怎么回信了，好紧张～这是老板给自己写的信． :oops:
顺推归纳法_股民修养 共1028讲 博弈论第43颤抖手均衡和顺推归纳法
weixin_42488542的博客
01-06 2199
股民修养 共1028讲 博弈论 第43讲 颤抖手均衡和顺推归纳法第43讲 颤抖手均衡和顺推归纳法一、颤抖手均衡下图是一个静态博弈：在这个博弈中(D,L)和(U,R)都是纳什均衡。如果考虑到博弈方的选择和行动可能出现偏差，情况就会发生一定的变化。如果博弈方2有可能采用R,不管这种可能性多么小,博弈方1的最佳选择就是U而不是Do而博弈方2考虑到博弈方1的这种思路，就会选择R而不是L,因此(D,L)不再...
博弈论中的均衡精炼：完美贝叶斯均衡、序贯均衡与颤抖手均衡详解
03-22 2117
在博弈论中，纳什均衡是分析策略互动的核心工具，但其存在一个显著缺陷：**无法排除不合理的均衡**。例如，某些均衡依赖于“不可置信的威胁”（incredible threats）。为此，学者提出了**均衡精炼**（Equilibrium Refinements）的概念，旨在通过附加约束条件筛选出更合理的均衡。本章将重点探讨三种经典精炼方法：**完美贝叶斯均衡（PBE）**、**序贯均衡（Sequential Equilibrium）**和**颤抖手均衡（Trembling Hand Perfect Equil
颤抖：quiver,shiver,tremble的区别
qq_46781387的博客
03-12 1244
轻微、快速的颤动（通常因情绪或细微外力引起）。：紧张、兴奋、期待（如声音、嘴唇颤抖）。：树叶、光线、琴弦等的轻微振动。Her voice（她讲述事故时声音颤抖。The leaves（树叶在微风中轻轻颤动。：因寒冷、恐惧或不适引起的身体颤抖（常伴随寒意）。：打冷颤。：因害怕或不安而发抖。He（他在寒风中冷得发抖。（鬼故事吓得她直哆嗦。：幅度较大、持续时间较长的颤抖（因强烈情绪、虚弱或外力）。：恐惧、愤怒、激动。：虚弱、疾病、衰老。：地面、建筑物等因震动而摇晃。Her hands（她拆信时双手颤抖。
计算机屏幕抖动怎么办,电脑显示屏画面颤抖是怎么回事？
weixin_36430300的博客
07-28 4287
适当angle回答数：37|被采纳数：522017-07-03 20:50:49屏幕抖动原因一：显示器与主机的接口不牢靠首先，可以看看您的显示器与主机的接口是否牢靠。除非你用的是笔记本电脑。台式电脑主机与显示器的连接线是VGA视频连接线。很多电脑屏幕显示问题都是这条线造成的。从我维修电脑的经验，VGA连接线松动会导致电脑黑屏、画面时亮时暗的情况。电脑屏幕抖动怎么办屏幕抖动原因二：显卡驱动未...
一天什么时间发抖音浏览量高?5个抖音最佳发布时间段
热门推荐
laimachuanmei的博客
03-06 8万+
也就更容易获得更高的浏览量。，我们称为午高峰，这个时间段主要是针对一二线城市的上班族，因为玩抖音的一二线城市的人比较多，所以这个时间段他们基本都是下班的时间段，刷抖音的人也很多。，我们成为晚高峰，这个时间段的人基本都忙完工作在休息了，这个时间段可以说是一天中抖音流量最高的时间段，是高峰中的高峰。，这一个时间段的人大都是刚刚睡醒，躺在床上刷一刷抖音，或者在上班的路上没事看看抖音，坐公交的路上刷着抖音。，我们称之为午高峰，这个时间段是人们的午休时间，这个时间段刷抖音的人也很多，吃完饭午休，拿着手机刷刷抖音。
太注重结果，可能就真的会发生“目的性颤抖”
m0_62049880的博客
12-06 7194
《圆桌派》是我喜欢的一档节目，第五季一开始请来了邓亚萍，大家谈论的主题是心理素质在比赛中的作用，其中谈到了一个心理学名词，叫“目的性颤抖”，是说要给小小的缝衣针穿线的时候，越是认真地努力，线越不容易穿入。这种现象被称之为“目的性颤抖”，也称“穿针心理”。 这个词是一种比喻，指一个人做事过度用力和意念过于集中，反而将平常可以轻松完成的事情搞砸了，就是说目的性越强就越不容易成功。 01 这种现象在生活中并不鲜见，不过严重到发生生理颤抖的，我在咨询中还真的遇到过。比如一考试答卷手
从被“卡脖子“到逆风翻盘！我亲测了这款让MATLAB颤抖的国产神器
2501_93097215的博客
08-17 1607
2.软件兼容性提升，这是个老生常谈的问题了，好像又有点点小问题，不知道是不是更换了成员的问题，很多功能出现的莫名其妙的，消失的莫名其妙的，MWORKS已经拥有了很庞大的用户数量，希望同元的团队可以考虑下培养用户习惯，毕竟已经很厉害了！● 多语言融合，语言“大熔炉”模式：支持Julia、M语言、Python混合编程，M脚本兼容度超90%，可直接调用Python库，多语言"缝合怪"可以的，尝试了M调用的Python脚本，有点意思。全程观看了25b的发布会，正值假期，做了一波评测，请各位尝新。
c内存操作函数干到发抖的干货
Coach_zhang的博客
06-09 2036
文章目录memcpymemmovemalloccallocreallocfreememset memcpy 作用： 拷贝内存空间， 返回值： 指向dest的指针。 void* memcpy(void* dest,void* src,size_t N); 注释： 其中dest为目标内存区，src为源内存区，N表示拷贝的字节数。 注意： 1.未考虑内存重叠情况。 2.灵活性高，因为memcpy函数并不关心被复制的数据类型，也就是可以面向任何数据类型进行拷贝。 3.dest指针要分配足够的空间
萌新瑟瑟发抖
Aria461863631的博客
08-22 660
...
Unity中UI界面颤抖解决方法
p15097962069的博客
08-28 764
Unity中UI界面颤抖解决方法
N = 2项链颤抖的阶段
04-19
文件标题中的"N = 2项链颤抖的阶段"可能是一个隐喻，实际上这里提到的"项链颤抖的阶段"对应物理学中的N=2椭圆模型的相位。在物理学的上下文中，这些相位是根据模型的整体属性进行分类的。例如，通过分析线算子的频谱...
jquery css3实现元素颤抖特效.zip
07-03
这个名为"jquery css3实现元素颤抖特效.zip"的压缩包文件，显然提供了一种利用这两项技术来实现动态视觉效果的方法，特别是元素的“颤抖”效果。这种效果通常用于吸引用户的注意力或者作为交互反馈的一部分。 首先...
2015春冀教版语文五下《颤抖的羽毛》ppt课件
11-23
2015春冀教版语文五下《颤抖的羽毛》ppt课件
【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。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
gazebo发抖
11-21
Gazebo 出现发抖问题可能由多种原因导致，以下是常见原因及对应的解决办法： ### 物理引擎参数设置问题 - **原因**：物理引擎（如 ODE、Bullet 等）的参数设置不合理，例如时间步长、约束精度等设置不当，可能会导致模型运动不稳定，出现发抖现象。例如，时间步长设置过大，物理引擎在每个时间步内对模型状态的更新不够精确，就可能引起模型抖动。 - **解决办法**：调整物理引擎的参数。以 ODE 为例，可以在世界文件（.world）中修改相关参数。以下是一个简单的示例，展示如何调整时间步长： ```xml <physics name='default_physics' default='true' type='ode'> <max_step_size>0.001</max_step_size> <!-- 减小时间步长 --> <real_time_factor>1.0</real_time_factor> <real_time_update_rate>1000</real_time_update_rate> </physics> ``` ### 模型碰撞检测问题 - **原因**：模型的碰撞形状与视觉形状不匹配，或者碰撞形状过于复杂，会使物理引擎在进行碰撞检测时产生错误的结果，从而导致模型抖动。例如，一个简单的立方体模型，其碰撞形状却设置得非常复杂，包含很多不必要的细节，就可能出现这种问题。 - **解决办法**：检查并修正模型的碰撞形状。确保碰撞形状与视觉形状尽量一致，并且避免使用过于复杂的碰撞形状。可以使用简单的基本几何形状（如立方体、球体、圆柱体等）来近似表示模型的碰撞区域。在 SDF 模型文件中，可以这样定义一个简单的立方体碰撞形状： ```xml <collision name='collision'> <geometry> <box> <size>1 1 1</size> </box> </geometry> </collision> ``` ### 传感器数据噪声问题 - **原因**：如果模型上使用了传感器（如激光雷达、摄像头等），传感器数据中的噪声可能会反馈到模型的控制中，导致模型出现抖动。例如，激光雷达数据中的噪声可能会使机器人的导航算法产生错误的决策，从而引起机器人的抖动。 - **解决办法**：对传感器数据进行滤波处理。可以使用常见的滤波算法，如卡尔曼滤波器、移动平均滤波器等。以下是一个使用 Python 实现的简单移动平均滤波器示例： ```python class MovingAverageFilter: def __init__(self, window_size): self.window_size = window_size self.data = [] def filter(self, new_value): self.data.append(new_value) if len(self.data) > self.window_size: self.data.pop(0) return sum(self.data) / len(self.data) # 使用示例 filter = MovingAverageFilter(window_size=5) filtered_value = filter.filter(1.2) ``` ### 网络延迟问题 - **原因**：在分布式仿真环境中，网络延迟可能会导致数据传输不及时，使得模型的状态更新不连续，从而出现抖动现象。例如，在多机协同仿真中，不同机器之间的网络通信延迟可能会影响模型的同步。 - **解决办法**：优化网络环境，减少网络延迟。可以尝试使用有线网络代替无线网络，或者调整仿真系统的网络配置，如增加带宽、减少网络拥塞等。另外，也可以在仿真系统中设置适当的缓冲机制，以缓解网络延迟的影响。 ### 计算机性能问题 - **原因**：如果计算机的性能不足，无法及时处理 Gazebo 的仿真计算任务，就可能导致模型抖动。例如，计算机的 CPU 或 GPU 负载过高，会使仿真帧率下降，模型的运动变得不流畅。 - **解决办法**：升级计算机硬件，如增加内存、更换高性能的 CPU 或 GPU。另外，也可以降低仿真的复杂度，例如减少模型的数量、降低纹理质量等。在 Gazebo 中，可以通过设置 `--verbose` 选项来查看仿真的性能指标，以便找出性能瓶颈。
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