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最新推荐文章于 2020-12-09 00:37:14 发布
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python六十四课——高阶函数练习题(一)
weixin_30270561的博客
03-13 324
1.lt = ['sdfasdfa', 'ewqrewrewqr', 'dsafa12312fdsafd', 'safsadf'] --> 得到长度列表2.tp = ('TOM', 'Lilei', 'JAck'， ‘HanmeiMeI’) --> 得到列表(所有元素的首字母大写)3.lt1 = [1,2,3,4]lt2 = [5,6,7,8]计算得到：lt1[0]lt2[0] + l...
C/C++ memset函数与类对象的使用安全
qq_39794075的博客
09-28 593
memset函数的使用安全 最近写代码的使用，有一个场景如下： 我定义了一个结构体，比如 struct abc{ int a; std::string b; } 然后我使用struct abc的时候，做了如下操作： struct abc test; memset(&test,0x00,sizeof(struct abc)); stra.b="sdfasdfa"; 这段代码在编译的过程中是没有问题的，但是会在执行过程中报段错误。 个人认为原因是包含在struct abc中的元素std::str
sdfasdfa
blackthought的专栏
08-22 334
dfsadfsadfadsfadfa 
python高级题目_python六十四课——高阶函数练习题(一)
weixin_39938724的博客
12-09 611
1.lt = ['sdfasdfa', 'ewqrewrewqr', 'dsafa12312fdsafd', 'safsadf']--> 得到长度列表2.tp = ('TOM', 'Lilei', 'JAck'， ‘HanmeiMeI’)--> 得到列表(所有元素的首字母大写)3.lt1 = [1,2,3,4]lt2 = [5,6,7,8]计算得到：lt1[0]lt2[0] + lt1...
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雷国林的博客
08-03 758
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细胞的数据集 一万七张 粗糙粗糙
12-05
细胞的数据集 一万七张 粗糙粗糙
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-05
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例，并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向，体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标：①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法；②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用；③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证；④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议：建议按目录顺序系统学习，重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现，结合提供的网盘资源进行实践操作，并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
特定版本tomcat-8.0.28.zip.7z
12-05
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Java设计模式全面解析与实战应用项目_涵盖创建型模式如构造者模式工厂模式原型模式与单例模式关系型模式如责任链模式命令模式迭代器模式观察者模式解释器模式中介者模式.zip
12-05
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2026年系统架构设计师(第一批次)综合知识考试题库及参考答案.pdf
12-05
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面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
12-05
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）内容概要：本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开，结合Python代码实现，提出了一套适用于制造场景的机器学习建模与计算框架。该框架强调模型在工业数据噪声、缺失与动态变化下的鲁棒性，集成了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习与结果验证等关键步骤，并通过实际代码示例展示了流程的可操作性与实用性。研究聚焦于提升制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平，推动智能制造的落地应用。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉机器学习基本算法，从事智能制造、工业数据分析或相关领域研究的研发人员与工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于制造业中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化；②构建稳定可靠的工业AI模型，应对实际生产中的不确定性与数据扰动；③为科研与工程实践提供可复用的机器学习集成计算模板。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Python代码进行实践操作，重点关注数据鲁棒性处理与模型集成策略的设计思路，并可根据具体制造场景调整参数与模块以适配实际需求。
【航空航天工程】本科无人机专业就业方向全景解析：研发制造与行业应用全产业链岗位分布及人才需求分析
12-05
内容概要：本文全面解析了本科层次无人机专业（正式名称为“无人驾驶航空器系统工程”）的就业方向，涵盖研发制造、行业应用、服务管理、体制内与科研院所及新兴交叉领域五大板块，详细介绍了各领域的核心岗位、代表企业、薪资水平和发展前景，并通过对比表分析了不同方向的薪资、稳定性、入行门槛与发展空间。文章指出该专业就业率高达95%以上，人才缺口超450万，属于低空经济背景下的热门专业。; 适合人群：本科阶段学习无人机相关专业的学生，以及对无人机行业感兴趣、计划从事技术研发或行业应用的高校学子；具备一定工科基础、希望明确职业发展方向的学习者。; 使用场景及目标：①帮助学生全面了解无人机专业毕业后可选择的职业路径；②指导个人根据兴趣与能力规划学业与技能发展方向，提升就业竞争力；③为企业招聘、院校课程设置提供参考依据； 阅读建议：结合自身优势选择“无人机+行业知识”复合发展路径，尽早考取CAAC无人机驾驶员执照，优先争取头部企业实习机会，关注AI、5G、载人无人机等前沿趋势以把握未来机遇。
cxmmeg_motor32-foc_24540_1764912061896.zip
12-05
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随着技术迭代加速，科研院所如何利用AI+数智化解决方案革新技术转移服务效率？.docx
12-05
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
wuweiFrank_useful_24540_1764912632839.zip
12-05
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Rexjs是一个专为快速原型开发设计的轻量级无构建前端框架_它通过零构建依赖和极致轻量的核心代码实现快速加载和无额外负担_内置原生响应式系统如ref和reactive实现数据驱动.zip
12-05
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【React18 入门】黑马前端教程 + 实战项目，面试通关！.zip
12-05
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求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-05
求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开，重点介绍了一种基于Matlab代码实现的数值求解方法，旨在有效处理带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME（Consistent Mean Field Equilibrium）求解挑战。文中详细阐述了解法器的设计思路、算法实现流程及其在复杂系统建模中的应用，强调通过数值仿真验证方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还列举了多个相关科研方向与Matlab仿真实现案例，涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域，展示了该解法器在跨学科研究中的潜在价值。; 适合人群：具备一定数学建模与Matlab编程基础，从事控制理论、博弈论、电力系统优化或相关领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标：①研究大规模随机系统中均衡解的数值求解方法；②开发适用于延迟动态系统的平均场博弈模型；③借助Matlab平台实现复杂优化算法的仿真与验证；④拓展博弈论方法在能源、交通、通信等领域的实际应用。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码实例，深入理解算法实现细节，并参考所列相关研究方向进行扩展实验。同时，可利用附带的网盘资源获取完整代码与数据，便于复现实验结果，进一步开展创新性研究。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
12-05
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）”展开，重点介绍了超宽带（UWB）与惯性测量单元（IMU）融合定位技术的对比研究，通过Matlab代码实现相关算法仿真与验证。文中涵盖多传感器融合定位的基本原理、EKF（扩展卡尔曼滤波）在多源数据融合中的应用，以及UWB单独定位与UWB-IMU组合定位的性能对比分析，旨在提升复杂环境下的定位精度与稳定性。同时，文档列举了大量基于Matlab的科研仿真案例，涉及通信、信号处理、电力系统、路径规划等多个领域，突出Matlab在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、物联网、智能系统或自动化相关方向的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①开展UWB与IMU融合定位算法的研究与仿真；②对比不同定位方式（单一UWB vs. UWB-IMU融合）的精度与鲁棒性；③学习多传感器数据融合中EKF的应用实现；④借助Matlab平台完成科研项目中的算法验证与可视化。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码实例，按目录顺序逐步学习，重点关注UWB-IMU融合定位的建模与滤波算法实现，同时可参考其他相关领域的仿真案例拓展研究思路，注重理论与代码实践相结合，提升科研仿真能力。
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