20150514

最新推荐文章于 2021-04-11 11:42:53 发布
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有时候选择很重要！

努力提升自己

生命中某个时间段就有某个时间段应该做的事情。

努力做好自己

加油

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移动开发-lua 日记 -- 20150514
wuanshi5的专栏
05-14 534
lua学习笔记
GAP软件的使用（20150514、20151002、20151004、20151012）
u010401391的专栏
10-26 3058
20151118：删除11种4阶环的内容。 20151026添加： gap> LoadPackage("guava"); true gap> q:=5;F:=GF(q);R:=PolynomialRing(F,2);; 5 GF(5) gap> vars:=IndeterminatesOfPolynomialRing(R);x:=vars[1];y:=vars[2]; [ x_
20150514我读《深入理解linux内核》之虚拟文件系统笔记
|~~~热爱生活、努力学习的小伙汁~~~|
05-16 382
20150514我读《深入理解linux内核》之虚拟文件系统笔记 2015-05-14 Lover雪儿     虚拟文件系统所隐含的思想就是把很多不同种类的文件系统的共同信息放入内核，其中有一个字段或者函数来支持Linux所支持的所有实际文件系统所提供的任何操作。对所调用的每个读、写或者其他函数，内核都能把他们替换成支持本地Linux文件系统、NTFS文件系统，或者文件所在的任何其他文件系统的...
【模拟试题1】【20150514】
weixin_30719711的博客
05-14 63
　　简单写下自己的理解吧…… Pack 　　三种物品的背包： 　　　　1. $v(x)=A*x^2-B*x$ 价值随所分配的体积的变化而变化…… 　　　　2. 多重背包 　　　　3. 完全背包 　　其实是个傻逼题，因为数据规模小，暴力就能过，然而由于没见过第一种物品的价值函数，加上题目描述不清楚，所以自己傻逼了（不知道怎么乱搞了一下，得了70分） 　　其实第一种物品就暴力枚举每一个...
20150514Linux下rpm包安装错误及解决方案
weixin_30940783的博客
05-14 228
(1)用rpm -ivh ***.rpm解压RedHat自带boost出现错误如下： warning: /media/RHEL_6.3 i386 Disc 1/Packages/boost-1.41.0-11.el6_1.2.i686.rpm: Header V3 RSA/SHA256 Signature, key ID fd431d51: NOKEY 解决方案：#rpm --im...
20150514: Opinion: The secret corporate takeover hidden in the TPP
loveprogram_1的专栏
05-14 765
Published: May 13, 2015 10:41 a.m. ET NEW YORK (Project Syndicate) — The United States and the world are engaged in a great debate about new trade agreements. Such pacts used to be called “free-t
zend studio 12.5.1 破解
01-09 687
1.破解补丁下载地址 http://www.sinfey.com/wp-content/uploads/2015/06/Zend-Studio-12.5.1-x86-x64%E9%80%9A%E7%94%A8%E7%A0%B4%E8%A7%A3%E8%A1%A5%E4%B8%81-%E6%B3%A8%E5%86%8C%E7%A0%8120150519.zip 2.替换zen
Zend Studio 12.5.1 破解、注册码
nature_fly088的专栏
09-18 1617
1.软件下载 百度软件中心下载 http://dlsw.baidu.com/sw-search-sp/soft/47/15423/ZendStudio_V12.5.1_setup.1437380753.msi 2.替换zend studio安装目录的plugins文件夹下的 com.zend.verifier_12.5.1.v20150514-2003.jar 文件 破解文件下载地址
oracle恢复失败,rman增量恢复失败RMAN-06094？？？？
weixin_39683172的博客
04-11 817
本帖最后由 刚在路 于 2015-5-14 23:24 编辑Oracle 11.2.0.4在做增量恢复时失败，实验 先restore 全备 再recover 增量备份：RMAN> shutdown immediate;database dismountedOracle instance shut downRMAN> startup nomount;connected to ta...
php_CMSimple v4.5.3 build20150514.zip.zip
09-25
这个特定的版本，build20150514，是CMSimple在2015年5月14日发布的一个更新，它可能包含了性能改进、安全修复或新功能。 首先，我们来深入了解PHP，这是一种广泛使用的开源脚本语言，尤其适合于Web开发。PHP语法...
com.zend.verifier_12.5.1.v20150514-2003补丁, X86/X64通用
04-30
标题中的"com.zend.verifier_12.5.1.v20150514-2003补丁, X86/X64通用"提到了一个名为 Zend Verifier 的工具的补丁版本。Zend Verifier 是 Zend Studio 开发环境中用于验证 PHP 代码的组件，它能够帮助开发者检测并...
zend.verifier_12.5.1.v20150514-2003
11-21
"zend.verifier_12.5.1.v20150514-2003" 是一个特定版本的 Zend Verifier 工具，它属于 Zend Studio 的组件之一。Zend Studio 是一个广泛使用的集成开发环境（IDE），专为 PHP 开发者设计，提供了丰富的功能，包括...
com.zend.verifier_12.5.1.v20150514-2003破解
08-31
zendstudio 里面包含注册码破解jar文件等工具颜色配置等
20150514_综合研究1研究报告V1.1_13邵温财1
08-08
根据提供的标题、描述以及部分内容，可以总结出以下关键知识点： ### 一、程序编译与链接的基本概念 #### 1.1 编译过程 - **定义**：编译是将源代码转换为机器语言的过程。 - **目标**：生成中间文件（如 .obj ...
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
08-23
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
鲸鱼优化算法(WOA)在机器学习分类、回归及时间序列预测中的应用与MATLAB代码实践 v2.0
08-23
鲸鱼优化算法（WOA）及其在分类、回归和时序预测中的应用。首先简述了WOA的基本原理，即通过模拟鲸鱼的捕食行为来进行全局搜索和局部优化。接着分别讨论了WOA在不同机器学习模型中的应用，如支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)等多种模型的参数优化，以及在时序预测中与LSTM、GRU等深度学习模型的结合。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用WOA优化SVM模型进行分类预测，并强调了代码的通用性和灵活性，便于用户根据自己的数据集进行修改和扩展。 适用人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解优化算法在机器学习中应用的人群。 使用场景及目标：① 提升现有机器学习模型的预测性能；② 学习如何使用WOA优化各种类型的机器学习模型；③ 掌握MATLAB环境下相关模型的代码实现。 其他说明：文中提供的代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整参数配置和数据预处理步骤。此外，还鼓励读者探索更多优化算法与机器学习模型的组合方式，以应对不同的应用场景。
PLC编程中绝对运动指令的实现与优化(西门子200smart与威纶通触摸屏)
08-23
绝对运动指令 MoveAbsolute 在西门子200smart PLC 和威纶通触摸屏上的实现方法。主要内容涵盖梯形加减速控制、PLS 脉冲指令的手动编写、正反向运动控制、回原点功能以及减速停止功能的具体实现细节。作者分享了在开发过程中遇到的问题及其解决方案，如脉冲丢失、方向切换、回原点搜索模式等，并指出了当前版本存在的不足之处，即不支持超驰功能。 适合人群：PLC 编程初学者、自动化设备开发者、工业控制系统工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如生产线自动化、数控机床等领域。主要目标是帮助读者掌握绝对运动指令的底层实现原理，提高对PLC编程的理解和技术水平。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和注释，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时提醒读者注意实际应用中的潜在问题，如输出口反冲等。
机器人开发教程-ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制
08-23
机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制 环境准备 确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。 创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图 在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动 使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项 确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。 根据实际机器人调整 SLAM 参数。 在 RViz 中查看地图和机器人位置。
基于阿克曼模型的自动驾驶控制算法仿真测试及学习指南
最新发布
08-23
阿克曼模型在自动驾驶控制算法中的应用，重点讲解了通过ROS平台对阿克曼模型进行仿真测试的方法及其具体实现。文章从阿克曼模型的基本概念出发，逐步探讨其在自动驾驶中的应用场景，特别是路径规划和运动控制方面的作用。接着，通过具体的仿真测试案例展示了如何利用ROS环境扣取阿克曼控制算法模块，验证其准确性和有效性。最后提供了部分代码实现及详细的注释，帮助读者深入理解该算法的工作原理和技术细节。 适合人群：对自动驾驶技术和机器人操作系统（ROS）有一定了解的研究人员、工程师及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解阿克曼模型在自动驾驶系统中应用的技术人员，旨在提升他们对于车辆转向几何关系的理解能力，掌握基于ROS平台进行算法仿真的技能。 其他说明：随着自动驾驶技术的发展，阿克曼模型作为关键组件之一，在确保车辆行驶安全性和精度方面扮演着越来越重要的角色。因此，本文不仅有助于理论学习，也为实际项目开发提供了宝贵的参考资料。
v3s_cdr_std_v1_0_20150514.dsn
01-03
v3s_cdr_std_v1_0_20150514.dsn是一个数据格式的文件，在计算机系统中被使用。这个文件的命名中，“v3s”可能代表着版本3标准，而“cdr”可能表示着通话详单记录，而“std”可能是指标准格式。文件名中的“20150514...
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