世界上最美的街景

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鲁稚的阳台2019-07-30 10:55:37

虽然我们没有翅膀,无法像天上的鸟儿飞得那样高去欣赏世界,但是,我们有智慧、有能力借助能飞上天空的相机去俯瞰美丽的世界,欣赏美丽的风光……

阿根廷布宜诺斯艾利斯

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芬兰赫尔辛基(Helsinki)

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芬兰罗瓦涅米(Rovaniemi)

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阿联酋迪拜哈利法塔(Burj Khalifa)

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阿联酋迪拜棕榈岛

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法国巴黎埃菲尔(Eiffel)铁塔

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法国巴黎凯旋门

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法国里尔(Lille)

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梵蒂冈

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荷兰阿姆斯特丹市约丹(Jordaan)

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克罗地亚希尼贝克(Sibenik)

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挪威罗弗敦(Lofoten)诺德兰县

( Nordland)Hamnøy

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斯洛文尼亚布莱德湖(Bled Lake)

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西班牙巴塞罗那圣家堂

(Basílica de la Sagrada Familia)

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匈牙利布达佩斯

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意大利罗马

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意大利罗马斗兽场

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意大利托斯卡纳(Tuscany)

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意大利威尼斯

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意大利五渔村里奥马焦雷(Riomaggiore)

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希腊,莱斯沃斯岛,Molyvos

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德国,波恩

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罗马尼亚,爱的隧道

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瑞典,斯德哥尔摩

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西班牙,瓦伦西亚

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澳大利亚,新南威尔士州,格拉夫顿

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希腊,伯罗奔尼撒半岛,纳夫普利奥

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南非,天玺

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意大利,斯佩罗

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巴西,阿雷格里港

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中国台湾

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美国,华盛顿

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西班牙,赫雷斯

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意大利,波西塔诺

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葡萄牙,马德拉岛,丰沙尔

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澳大利亚,布里斯班

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日本,紫藤隧道

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美国,丹佛

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津巴布韦,哈拉雷,密尔顿大道

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美国,萨凡纳

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波兰,Kaluszyn

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美国,北卡罗来纳州,奥顿人工车道

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转载自公众号:向外看一看

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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