Arduino教程资料汇总(8月22日悄悄跟新了一下)

本教程集合涵盖了Arduino从基础知识到高级应用的详细指导,包括驱动安装、基本电路实验、传感器使用、LCD显示等内容,适合初学者快速掌握Arduino开发技能。

http://www.geek-workshop.com/thread-985-1-1.html

 

本帖最后由 迷你强 于 2013-8-31 12:36 编辑
=====F-101 arduino基础套件使用资料===== =====补充资料===== arduino入门教程--补充内容--面包板的秘密 arduino入门教程--补充内容--实验电路的拆解与器材的收纳 Arduino入门教程--补充内容--MAC OS苹果系统下Arduino软件与驱动的安装 arduino播放音乐(唱歌的哟)
=====F-102 arduino基础版增强包套件使用资料(增强包或者增强版套件)===== =====气象站套件系列资料===== =====HoneyBee使用资料===== =====其他未分类资料=====
 
 
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幻生幻灭 + 1强子,任务量很艰巨啊

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沙发
 
发表于 2012-5-31 08:28:40 |只看该作者
这个要顶呀,入门靠它了

转载于:https://www.cnblogs.com/qqhfeng/p/3948104.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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