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最新推荐文章于 2020-05-09 09:56:34 发布
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本文深入探讨了HTML5作为下一代Web标准的特性与优势，详细介绍了其文档类型声明、字符集编码设置，以及如何利用这些元素构建高效、跨平台的Web应用。
计算机组成原理-复习题2
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jstree自定义contextmenu
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angular-cli安装及build项目
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带有checkbox的jstree封装
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FlexGrid添加checkbox
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[@ant-design/icons-angular]: the icon reload-o does not exist or is not
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AngularJS配置xsrftoken(django防止跨站)以及防止与django模板冲突的配置
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PChart绘制连着Y轴的横线
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flexigrid动态设置URL
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05-04 1942
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Can't resolve all parameters for AppComponent(?)
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05-08 1840
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AngularJSb表单校验示例
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由单页应用引出的胡言乱语
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【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）
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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）
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【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。
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