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python基本语法，机器学习与科学计算知识积累。
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大家的世界，一起来守护！“顺势而为，达则兼济天下”人生信条。“脚踏实地，仰望星空”座右铭。
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【UDP 网络通信收发信息实例 —— Python】
通过上述示例，我们展示了如何使用 Python 实现 UDP 网络通信中的发送端和接收端。UDP 的无连接特性和低延迟使其非常适合实时性要求较高的应用场景。为了提高性能和响应速度，我们使用了多线程来实现客户端和服务端的收发功能。无论是同步版本还是异步版本，Python 的socket模块都为开发者提供了强大的工具来构建高效的网络应用程序。希望这篇文章能为您的学习和开发提供有价值的参考。原创 2024-12-16 05:00:00 · 977 阅读 · 0 评论 -
【青瞳视觉Python接入文档】
青瞳视觉提供了一套用于连接和操作其动捕系统（CMAvatar 和 CMTracker）的Python SDK，允许用户获取实时的刚体、骨骼及手指数据。本接入文档旨在指导开发者如何使用该SDK进行开发，包括环境设置、API调用方法、示例代码以及故障排除。原创 2024-12-13 05:00:00 · 1760 阅读 · 0 评论 -
【TCP 网络通信（发送端 + 接收端）实例 —— Python】
通过上述示例，我们展示了如何使用 Python 实现 TCP 网络通信中的发送端和接收端。同步版本的代码简单易懂，适合初学者；而异步版本则提供了更高的性能和更好的并发处理能力，适用于更复杂的应用场景。🛹🛹🛹。原创 2024-12-06 05:00:00 · 2398 阅读 · 0 评论 -
【路径跟踪控制：Pure Pursuit控制与车辆运动学模型】
PID 控制器适用于需要高精度和鲁棒性的应用场景，但需要仔细调参。Pure Pursuit 控制器适用于实时性要求高、路径跟踪精度要求适中的场景，特别适合自动驾驶等应用。Bang-Bang 控制器适用于对响应速度要求高、但对精度要求不高的场景，如简单的开关控制。本文介绍了 Pure Pursuit 控制的基本原理及其在车辆路径跟踪中的应用。通过 Python 代码实现了车辆运动学模型和 Pure Pursuit 控制器，并展示了其在实际路径跟踪任务中的表现。原创 2024-10-28 05:00:00 · 1802 阅读 · 3 评论 -
【一键录音，轻松转换：用Python打造个性化音频记录工具】
通过这篇指南，您已掌握如何利用Python构建一个简洁高效的音频记录工具。无论是专业用途还是个人爱好，这样的小工具都能为生活增添一抹科技色彩。不妨动手尝试，让创意与技术碰撞出更多火花。未来，随着技术的迭代，探索音频处理的边界，还有无限可能等待着我们。现在，就让我们的声音，以代码的形式，被这个世界听见吧！原创 2024-05-12 23:06:20 · 379 阅读 · 0 评论 -
【基于LicheePi-4A的 人脸识别系统软件设计】
原先计划做基于深度学习的炸药抓取和智能填装方法研究，但是后来发现板卡不支持pyrealsense2等多个依赖包。因此改变策略，做一款基于LicheePi-4A 人脸识别系统软件，市面上有许多主要是采用机器学习或者深度学习的算法实现，之前实验室有学妹用过opencv库调用机器学习的haar库实现人脸检测，刚好最近也在使用tkinter做GUI界面设计。恰好一拍即《基于LicheePi-4A 人脸识别系统软件》他就来啦！这是我第五次参加嵌入式相关的网上比赛活动● 第一次是RT-Thread的。原创 2023-12-08 14:35:35 · 1044 阅读 · 0 评论 -
【Tkinter 入门教程】
Tkinter是Tk GUI工具包的Python绑定包。它是Tk GUI工具包的标准Python接口，并且是Python的业界标准GUI工具包。Tkinter同时也包含在Python的Linux、Microsoft Windows和Mac OS X标准库中。Tkinter的名字来自Tk interface。若在命令行执行，应会弹出一个简单的 Tk 界面窗口， 表明 tkinter 包已安装完成，还会显示当前安装的 Tcl/Tk 版本，以便阅读对应版本的 Tcl/Tk 文档。原创 2023-12-03 20:32:14 · 4547 阅读 · 0 评论 -
【Win11 搭建miniconda 的pytorch1.12环境】
不管环境怎么更新，只要掌握其精髓，自然水到渠成。🎉🎉🎉🤣🤣🤣。原创 2023-09-28 05:00:00 · 2281 阅读 · 1 评论 -
ROS中实现A*路径规划
学习A*路径规划算法，优化启发函数，并在ROS中进行测试。安装Linux系统，建议Ubuntu18.04；安装ROS环境并学习其基本操作；查找A路径规划资料，学习并熟知A路径规划算法；对比赛中所提供A*算法的启发函数AstarPathFinder::getHeu( )代码进行优化或改进并编写代码，此次比赛中提供了三种基本启发函数代码：曼哈顿距离、对角距离和欧几里得距离，可以任选一种进行改进，或者选择其他更优的启发函数。......原创 2022-08-12 05:00:00 · 12704 阅读 · 5 评论 -
计算机视觉—车道线检测
人眼能识别不同的颜色是由于人的感官系统所致，与人的生理系统有关，RGB格式更适合于人的肉眼区分不同的颜色，事实上按颜色分割图片在HSV通道上分割效果要远远优于在BGR通道上分割，所以先将BGR格式的图像转换到HSV空间，划定感兴趣的颜色区间后，将不在区间的图像值变为0，而在区间内的值变为255，由此便可得到按颜色分割的二值化图像。......原创 2022-08-10 12:22:31 · 4179 阅读 · 1 评论 -
【应用SLAM技术建立二维栅格化地图】
学习常见的SLAM知识，使用Cartographer算法实现二维栅格化地图的建立，并进行优化和测试。查找建图相关资料，了解常用的激光SLAM算法；安装Linux系统，建议Ubuntu18.04；安装ROS环境并学习其基本操作；完成谷歌Cartographer算法建图环境搭建；使用Cartagrapher算法进行建图测试；学习算法原理，对算法进行优化及测试。SLAM (simultaneous localization and mapping) , 即时定位与地图构建，或称并发建图与定位......原创 2022-08-11 06:00:00 · 5273 阅读 · 0 评论 -
【中央任务调度系统—通信开发】
客户端收到服务器的确认请求后，此时客户端就进入FIN-WAIT-2（终止等待2）状态，等待服务器发送连接释放报文（在这之前还需要接受服务器发送的最终数据）;服务器将最后的数据发送完毕后，就向客户端发送连接释放报文，此时，服务器就进入了LAST-ACK（最后确认）状态，等待客户端的确认。......原创 2022-08-10 11:46:44 · 674 阅读 · 0 评论 -
【模式识别大作业】
一个完整的模式识别系统基本上是由三部分组成，即数据采集、数据处理和分类决策或模型匹配。在设计模式识别系统时，需要注意模式类的定义、应用场合、模式表示、特征提取和选择、聚类分析、分类器的设计和学习、训练和测试样本的选取、性能评价等。.........原创 2022-06-30 05:00:00 · 4523 阅读 · 4 评论 -
【激活函数】
激活函数是向神经网络中引入非线性因素，通过激活函数神经网络就可以拟合各种曲线。激活函数主要分为饱和激活函数（Saturated Neurons）和非饱和函数（One-sided Saturations）。Sigmoid和Tanh是饱和激活函数，而ReLU以及其变种为非饱和激活函数。......原创 2022-06-28 11:22:20 · 449 阅读 · 0 评论 -
【Pytorch 安装TensorboardX及使用】
tensorboard作为Tensorflow中强大的可视化工具，已经被广泛使用但针对其他框架，例如Pytorch，之前一直没有这么好的可视化工具可用，好在目前Pytorch也可以支持Tensorboard了，那就是通过使用tensorboardX，真是Pytorcher的福利！Github传送门：Tensorboard ， TensorboardX可以看到 tensorboardX完美支持了tensorboard常用的function下面介绍tensorboardX安装和基本使用方法：因为tensorb转载 2022-06-17 15:15:10 · 5234 阅读 · 0 评论 -
【Python统计和建模】
统计学是数学领域的一个重要分支，几乎涉及科学和工程学的所有应用领域，也被广泛应用于商业、金融等需要依靠数据来获取知识和做出决策的领域。本章将介绍使SciPy中的stats模块，包括描述性统计量、随机数、随机变量、分布以及假设检验等内容。.........原创 2022-06-14 05:00:00 · 673 阅读 · 0 评论 -
【Python数据处理和Pandas库】
数据分析库Pandas是Python中执行高级数据处理的标准库。它为序列数据和表数据的存储提供了方便的数据结构，能够轻松进行数据的转换、拆分、合并和变换。在Numpy库的基础上，Pandas库补充了很多对数据处理很有用的功能，例如标签索引、分层索引、数据对齐、输出合并、丢失数据处理等。本章节也会介绍和使用基于matplotlib构建的统计可视化库Seaboen，它为通用的统计绘图提供了易用方法。......原创 2022-06-13 05:00:00 · 482 阅读 · 0 评论 -
【CNN卷积神经网络】
CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元组成，按不同的连接方式构建不同的网络。CNN是其中的一种，还有GAN(生成对抗网络)，RNN（递归神经网络）等，神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力，在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。......原创 2022-06-07 12:04:24 · 785 阅读 · 0 评论 -
【自己动手Python编程替换视频会议背景】
（1） 基于摄像头或视频进行视频分解与合成；（2） 图片融合，背景镂空；（3） 交互技术，传统键盘\鼠标人机交互；原创 2022-06-05 19:21:26 · 1834 阅读 · 2 评论 -
【Python分子动力学】
分子动力学是一套分子模拟方法，该方法主要是依靠计算机来模拟分子、原子体系的运动，是一种多体模拟方法。通过对分子、原子在一定时间内运动状态的模拟，从而以动态观点考察系统随时间演化的行为。通常，分子、原子的轨迹是通过数值求解牛顿运动方程得到，势能（或其对笛卡尔坐标的一阶偏导数，即力）通常可以由分子间相互作用势能函数、分子力学力场、全始计算给出。对于考虑分子本身的量子效应的体系，往往采用波包近似处理或采用量子力学的费恩曼路径积分表述方式[1]处理。 分子动力学也常常被采用作为研究复杂体系热力学性质的采样方法。..原创 2022-06-03 05:00:00 · 3566 阅读 · 2 评论 -
【Python密度泛函理论】
密度泛函理论（Density Functional Theory）是一种研究多电子体系电子结构的量子力学方法。密度泛函理论在物理和化学上都有广泛的应用，特别是用来研究分子和凝聚态的性质，是凝聚态物理和计算化学领域最常用的方法之一。......原创 2022-06-02 05:00:00 · 2762 阅读 · 1 评论 -
【Python K均值聚类算法】
聚类(Clustering）是将一组样本根据一定的准则划分到不同的组(也称为簇(Cluster) )一个比较通用的准则是组内样本的相似性要高于组间样本的相似性从模式识别的角度来讲，聚类就是在发现数据中潜在的模式,帮助人们进行分组归类已达到更好理解数据的分布规律。常见的聚类算法包括K-Means算法、谱聚类等...原创 2022-06-02 05:00:00 · 5472 阅读 · 1 评论 -
【Python蒙特卡罗算法】
蒙特卡罗方法（Monte Carlo method），也称统计模拟方法，是一种以概率统计理论为指导的数值计算方法。它使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决科学和工程中的很多计算问题。原创 2022-06-01 05:00:00 · 4119 阅读 · 0 评论 -
【续——Python三体问题】
三体问题（Three-body problem）是天体力学中的基本力学模型。它是指三个质量、初始位置和初始速度都是任意的可视为质点的天体，在相互之间万有引力的作用下的运动规律问题。例如太阳系中，考虑太阳、地球和月球的运动，它们彼此以万有引力相吸引，若假设三个星球都可设为质点，并且忽略其他星球的引力，太阳、地球和月球的运动即可以视为三体问题。...原创 2022-05-25 05:00:00 · 1870 阅读 · 2 评论 -
【Python三体问题】
三体问题（Three-body problem）是天体力学中的基本力学模型。它是指三个质量、初始位置和初始速度都是任意的可视为质点的天体，在相互之间万有引力的作用下的运动规律问题。例如太阳系中，考虑太阳、地球和月球的运动，它们彼此以万有引力相吸引，若假设三个星球都可设为质点，并且忽略其他星球的引力，太阳、地球和月球的运动即可以视为三体问题。...原创 2022-05-26 05:00:00 · 2775 阅读 · 0 评论 -
【Python偏微分方程】
偏微分方程（PDE）是多元微分方程，方程中的导数是偏导数。处理ODE和PDE所需的计算方法大不相同，后者对计算的要求更高。数值求解PDE的大多数技术都基于将PDE问题中的每个因变量离散化的思想，从而将微分问题变换为代数形式。将PDE转化为代数问题的两种常用技术是有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）。其中有限差分法是将问题中的导数近似为有限差分，而有限元法则是将未知函数写成简单基函数的线性组合，其中基函数可以较容易进行微分和积分。未知函数可以表示为基函数的一组系数。...原创 2022-05-25 05:00:00 · 7600 阅读 · 2 评论 -
【Python稀疏矩阵】
数组和矩阵是数值计算的基础元素。目前为止，我们都是使用NumPy的ndarray数据结构来表示数组，这是一种同构的容器，用于存储数组的所有元素。有一种特殊情况，矩阵的大部分元素都为零，这种矩阵被称为稀疏矩阵。对于稀疏矩阵，将所有零保存在计算机内存中的效率很低，更合适的方法是只保存非零元素以及位置信息。假设存在一个神经网络，16个神经元分布在一个4×4的二维矩形网格上，其中只有最近邻的神经元是相连的。那么，神经网络的连接情况就可以表示为一个稀疏矩阵。...原创 2022-05-23 21:53:56 · 6045 阅读 · 0 评论 -
【Python常微分方程】
方程中的未知量是方程而不是变量，并且涉及未知函数导数的方程称为[微分方程](https://zh.wikipedia.org/wiki/微分方程)（Differential Equation, **ED**）。在这类方程中，如果导数的未知函数只有一个因变量，称之为[常微分方程](https://zh.wikipedia.org/wiki/常微分方程)（Ordinary Differential Equation, **ODE**）。如果方程中存在多个变量的导数，则称为[偏微分方程](https://zh.w原创 2022-05-23 21:22:33 · 4832 阅读 · 2 评论 -
【Python依赖库降低版本】
退一步海阔天空当我们升级各种Python依赖库时，会因为版本太高，在操作对象的方法提示报错，对此可以采取妥协疗法——降低版本’sympy‘为例：因为sympy==1.10.1与sympy==1.9部分方法不兼容！！！...原创 2022-05-23 20:37:59 · 4535 阅读 · 0 评论 -
【Python数值积分】
相对微分而言，积分的难度要大得多。虽然有很多可以用解析方法来计算和的积分，大部分情况下，我们需要使用数值的方法。连续函数以及有限积分域的积分在单一维度上可以有效计算，但是对于带奇点或无限积分域的可积函数，即使是一维数值积分也很困难。二维积分和多重积分可以通过重复一维积分来进行计算，但是计算量会随着维度上升急剧增长。高维积分需要使用蒙特卡罗采样算法等技术。...原创 2022-05-22 21:13:51 · 5416 阅读 · 0 评论 -
【Python数据插值】
插值和前面介绍过的最小二乘拟合有些类似。在最小二乘拟合中，我们感兴趣的是使用数据点和超定方程组，将函数拟合到数组点，使得误差平方和最小。在插值中，我们需要一个方程能够与已有的数据点完全重合，仅使用与插值函数自由参数个数相同的数据点。因此，最小二乘法适合将**大量数据点**拟合到模型函数，插值是根据**少量数据点**创建函数。外插（extrapolation）是与插值（interpolation）相关的一个概念。外插是在采样范围之外计算函数的估计值。我们这里只介绍插值。...原创 2022-05-22 20:31:53 · 7276 阅读 · 2 评论 -
【微动弹性带方法——续鞍点】
寻找鞍点在科学和工程研究中有很多应用。一个常用的例子是地形图，地势高度取决于水平坐标，因此这是一个双变量函数。假设在起伏的地势中有两个盆地（对应于函数的局部极小值）A和B。一个人想要从A出发到达B，在连接A和B的所有可能的路径中，哪一条路径走过的地势最高点最低？这个问题的实质就是寻找这个双变量函数的鞍点（或者一个更常见的名称，过渡态）。...原创 2022-05-22 11:58:36 · 2562 阅读 · 0 评论 -
【Python函数优化】
优化是一种非常重要的数学工具，在科学与工程的很多领域中都有研究和应用。不同领域中描述优化问题的术语各不相同，被优化的数学函数可能被称为代价函数（cost function）、损失函数（loss function）、能量函数（energy function）或目标函数（object function）等。这里我们使用通用的函数，目标函数。...原创 2022-05-20 05:00:00 · 1659 阅读 · 0 评论 -
【python方程求解】
求解代数方程组是科学和技术领域中的常见问题。相对于线性方程组，非线性方程组通常较难求解。线性方程是求解非线性问题局部近似解的重要工具。例如，考虑某个展开点附近非常小的变动，非线性系统通常可以使用展开点附近的线性西戎来近似。...原创 2022-05-20 06:00:00 · 6555 阅读 · 0 评论 -
【数据可视化Python库】
几种常见的数据可视化Python库原创 2022-05-19 05:00:00 · 970 阅读 · 0 评论 -
【初识Matplotlib库 】
Matplotlib是Python的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。* Matplotlib可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。* Matplotlib可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。...原创 2022-05-19 06:00:00 · 3671 阅读 · 3 评论 -
【初识SciPy库】
SciPy包含**许多专注于科学计算中的常见问题**的工具箱。它的子模块对应于不同的应用，**比如插值、积分、优化、图像处理、统计和特殊功能等**。原创 2022-05-18 06:00:00 · 3468 阅读 · 0 评论 -
【NumPy库学习】
NumPyNumPy库（Numerical Python）是Python科学计算环境中最常用的库。它提供了用于处理数组的高效数据结构。Numpy库的核心是使用C语言实现的。原创 2022-05-17 10:22:41 · 714 阅读 · 0 评论 -
【科学计算】
[计算科学](https://en.wikipedia.org/wiki/Computational_science)，也被称为**科学计算**或**科学计算**（SC），是数学和[计算机科学](https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_science)的一个领域，即利用先进的计算能力来理解和解决复杂问题。它是一个跨越许多学科的科学领域，但在其核心在于开发模型和模拟方法用于理解自然系统。...转载 2022-05-05 19:58:31 · 3870 阅读 · 0 评论 -
【Python入门】
PythonPython是一门编程语言，与C、Fortran、BASIC和PHP等等类似。Python的一些特性如下：一种解释性（不是编译）语言。与C或者Fortran等不同，Python代码在执行前不会编译。另外，Python可以交互使用：有许多的Python解释器，命令和脚本可以在其中执行。...转载 2022-05-06 12:10:41 · 175 阅读 · 0 评论