正版工具，免费，无注册登录 效果图 https://blog.csdn.net/qq_24600033/article/details/128399652 1、软件打开默认在屏幕左下角 2、将鼠标移动到文字处，背景变色后可以双击设置 3、在设置窗口输入股票编码 4、点击添加 后，需要点保存才生效 5、建议刷新时间改为1000 毫秒以上（太快会封ip） 6、点击任务栏任意位置即快速隐藏 7、关闭软件 需要点 键盘 Alt键+Tab 键，然后鼠标x掉窗口就行 8、new 支持创新板 ----------------------- 理论上支持全部Windows系统，已通过win11与win10测试 ----------------------- 效果图 https://blog.csdn.net/qq_24600033/article/details/128399652

用WEBGL做出一个办公室的3D场景，使用three。js的库文件.

1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

低成本MEMS惯导系统姿态、位置、速度更新算法的对比：在低成本MEMS惯导系统中，陀螺仪精度（零偏重复性）为0.1（°）/s量级，加速度计精度为5 mg量级。由于陀螺仪精度太低，无法敏感到地球自转信息，因而没有必要采用完整而复杂的捷联惯导更新算法，可对其作大幅简化。 具体描述请看我的博客：低成本MEMS惯导系统的捷联惯导解算MATLAB仿真以及自己修改的简化版MATLAB程序！！！ https://download.csdn.net/download/qq_38364548/87380265 https://download.csdn.net/download/qq_38364548/87364983

MPAndroidChart 是 Android 系统上一款开源的图表库。目前提供线图和饼图，支持选择、缩放和拖放。此版本为简化版。

对于标准Kalman滤波，其中增益计算式（5.3-29c）涉及矩阵的求逆运算，当量测维数较高时，计算量很大。序贯滤波（sequential Kalman filter）是一种将高维数量测更新降低为多个低维数量测更新的方法，能有效地降低矩阵的求逆计算量。 利用序贯滤波，在滤波增益计算中的矩阵求逆问题将转化为标量的倒数运算，有利于减少滤波计算量和增强数值计算的稳定性。 如果量测方差阵Rk不是对角矩阵，通过三角变换的变换方法，可实现对角化处理，再利用序贯滤波。特别地，如果量测噪声方差阵Rk是常值阵，则只需在滤波初始化时作一次三角分解即可。

具体描述请看我的博客：低成本MEMS惯导系统的捷联惯导解算MATLAB仿真

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