8.25 BSP settle test

最新推荐文章于 2025-08-26 08:58:16 发布
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字节PICO BSP驱动面经
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字节PICO BSP驱动面经
BSP技术详解(补充）--------------pvs算法（转载）
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07-10 2988
http://devilkin.blogbus.com/logs/2006/02/1915102.html 终于将HL2的vbsp，vvis看完了，随便也翻了翻q3map代码，发现两者的代码太相似了，可以看出在BSP分割，portal的查找方面在Q2中都应该已经定型了，因此两者使用的算法都是一样的。下面我主要谈一下计算pvs的算法，因为在我翻译的那篇文章《bsp技术详解》中计算pvs是通过
什么是BSP
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BSP(Board Support Package)是板级支持包,是介于主板硬件和操纵系统之间的一层,应该说是属于操纵系统的一部分,主要目的是为了支持操纵系统,使之能够更好的运行于硬件主板.BSP是相对于操纵系统而言的,不同的操纵系统对应于不同定义形式的BSP,例如VxWorks的BSP和Linux的BSP相对于某一CPU来说尽管实现的功能一样,可是写法和接口定义是完全不同的,所以写BSP一定要按
8.25
周周的博客
08-25 278
今天比赛 精心动魄，全程没一点时间放松，正在看别的题，明天写心得，今天凑活，因为没看懂也不想写总结，
8.25作业
qq_39600648的博客
08-26 424
8.25 作业
qq_39600648的博客
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8.25总结
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08-25 94
8.25 JS事件
2503_92841156的博客
08-25 1389
导语：有时候我们需要用js对页面中的元素执行获取css样式 或者 添加对应的css样式的操作，js中获取css样式的方法比较多（obj.style，getComputedStyle，currentStyle），但是设置样式，只能使用obj.style的方式。而onclick同一个元素只能绑定一个【相同】事件，如有多个，后面的事件会覆盖前面的事件。导语：在淘宝官网中，我们会发现，页面的中返回顶部按钮不是一直存在的，而是当页面滚动到某个高度的时候才会出现，那么想要实现这样的效果，就需要使用js中的滚动事件。
8.25 朴素贝叶斯
2301_82188844的博客
08-25 460
预测时使用测试集特征（X_test）进行推理，输出各分类的概率值，可选择是否对概率取对数（log）以简化计算，通过 score 方法可获取模型评分（如查准率、查全率等），用于评估模型性能。P(xi|C)= (count(xi,C)+1) / (count(C)+|V|)，|V| 为特征取值数或词典大小。实际代码里用 log 化乘法为加法，防止下溢：score(C)=log P(C)+Σi log P(xi|C)。似然：P(xi|C)= 类别 C 中特征 xi 出现的次数 / 类别 C 的总特征计数。
jeap-messaging-infrastructure-kafka-reactive-test-8.25.0-jav
10-28
jeap-messaging-infrastructure-kafka-reactive-test-8.25.0-javadoc.jar
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09-19
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千方百剂Ⅱ正式版8.25
05-28
千方百剂Ⅱ正式版8.25单机版式
【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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