使用haxe时出现Custom(std@socket_recv)错误

本文记录了作者在安装HaxePunk过程中遇到的问题及解决办法。通过使用lime工具并添加特定参数,最终成功完成了安装。

补充日记

2015年11月9日 星期一 

上周发现了一个跨平台语言Haxe. 并且开始了研究, 

haxelib install lime, haxelib install nme, ...

装了不少有用的工具库.

今天 打算把余下的有用库都装上, 命令行执行haxelib install HaxePunk后出现下面这行报错:

Custom(std@socket_recv)

研究了一下,发现是国内被qiang了, 不同系统或许有所不同, 一般都是Custom(什么什么)

到qiang外试了下 果然能安装了.

lime好像有断点续传?

 haxelib run lime setup

lime install HaxePunk

又超时了 说要加上参数

lime -notimeout install HaxePunk

还差一点儿又超时, 等了下又试了一遍:

lime -notimeout install HaxePunk

好了 100% 安装成功了.


【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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