基于AirSim框架的无人艇控制程序的Python实现。首先概述了无人艇技术的研究背景和发展趋势，接着阐述了在编写无人艇控制程序前所需的准备工作，包括安装AirSim相关依赖、配置Python环境以及硬件接口。然后逐步展示了完整的Python代码实现，涵盖从导入必要库到初始化AirSim客户端、设置无人艇初始状态和目标位置、编写控制逻辑直至主程序入口的全过程。最后强调了测试与调试环节的重要性，并对未来发展方向进行了简要展望。 适合人群：对无人艇技术和AirSim框架感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是有一定Python编程基础的人群。 使用场景及目标：适用于希望利用AirSim框架快速搭建无人艇控制系统的学习者和研究人员。主要目标是掌握无人艇的基础控制方法，如路径规划、避障等基本操作技能。 阅读建议：建议读者先熟悉AirSim框架及其API，再跟随文中步骤动手实践，在实践中加深对无人艇控制原理的理解。

MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） Python实现MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Markov Chain Monte Carlo）

ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据） ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据） ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python完整源码和数据），AQI预测（Python完整源码和数据）

基于 Transformer 的锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）（Python完整源码和数据） Packages pytorch 1.8.0 pandas 0.24.2 基于 Pytorch 的 Transformer 锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）

使用隐马尔可夫模型预测股市（Python完整源码和数据） 隐马尔可夫模型是一种非常有趣的随机过程，在机器学习领域未得到充分利用。 它们对于分析时间序列特别有用。 这与它们将现实世界过程发出的可观察输出转换为可预测和高效模型的能力相结合，使它们成为用于股票市场分析的可行候选者。 股票市场有几个有趣的特性，使建模变得非常重要，即波动性、时间依赖性和其他类似的复杂依赖性。 HMM 适合处理这些复杂情况，因为它们生成模型所需的唯一信息是一组观察结果（在本例中为历史股市数据）。

功能模块： 基本信息管理和学生成绩管理。 基本信息管理模块的主要功能有学生信息的添加、删除、修改、显示和学生数据的导入导出。 学生成绩管理模块的主要功能有统计课程最高分、最低分和平均分。 实现思路： 设计一个学生类，包含学号、姓名、语文成绩、数学成绩和英语成绩等数据成员。 引入OS模块，用于导入导出路径文件信息 设计一个学生管理类，用于定义各个模块的具体功能函数。 设计一个主菜单，两个子菜单，分别管理学生基本信息和学生成绩信息

基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据） 基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据） 基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据）

基于LSTM的股票数据预测（Python完整源码和数据） 基于LSTM的股票数据预测（Python完整源码和数据） 基于LSTM的股票数据预测（Python完整源码和数据）

FILM的长期时间序列预测（Python完整源码和数据） FILM的长期时间序列预测（Python完整源码和数据） FILM的长期时间序列预测（Python完整源码和数据） FILM：用于长期时间序列预测的模型 涵盖五个实际应用：能源、交通、经济、天气和疾病。

基于Transformers的时间序列平稳性分析（Python完整源码和数据） 基于Transformers的时间序列平稳性分析（Python完整源码和数据） 基于Transformers的时间序列平稳性分析（Python完整源码和数据） Transformers 时间序列 数据分析