Python编程练习

#古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?

i=1
k=0

def f(n):
	if n==1 or n==2:
		return 2
	return f(n-1)+f(n-2)
i=1
while i>=1 and i<=24:
	if i==1 or i==2:
		print "第%d月共有:2只兔子" % i
	else:
		print "第%d月共有:%d只兔子\n" % (i,f(i)),
	i+=1
#判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数。

j=2
for i in range (101,201):
	j=2 #while循环出来之后必须要初始化变量j
	while j>1 and j<i:
		if( i%j == 0):
			break
		else:
			j+=1
	if(i==j):
		print i
		i+=1

#打印出所有的"水仙花数",所谓"水仙花数"是指一个三位数,其各位数字立方和等
#于该数本身。例如:153是一个"水仙花数",因为153=1的三次方+5的三次方+3
#的三次方。


for i in range (100,1000):
	if i==(i/100)**3+(i/10-i/100*10)**3+(i%10)**3:
		print i
	i+=1
#输入一行字符,分别统计出其中英文字母、空格、数字和其它字符的个数。

import string 

i=0
j=0
k=0
o=0
str='123runoobc  kdf235*(dfl'

for c in str:
	if c.isalpha():
		i+=1
	elif c.isspace():
		j+=1
	elif c.isdigit():
		k+=1
	else:
		o+=1
print "%d个英文字母、%d个空格、%d个数字和%d个其它字符"%(i,j,k,o)
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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