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SpinCalc 是一个整合的 matlab 函数，它将在包含的 4 种类型之间转换任何旋转数据。 还将在 2 种不同的欧拉角集类型之间进行转换。 可以输入多个方向。 对于N个方向： DCM ===> 3x3xN多维数组EA### ===> Nx3 矩阵欧拉向量 ===> Nx4 矩阵四元数 ===> Nx4 矩阵 输入包括错误检查标志，当欧拉角接近奇点或当适当的值偏离统一时，该标志将发出警告。 因不正确的 DCM 等而发出的致命错误。 *****注意用户***** 我有很多关于转换为欧拉角集的问题。 将数据转换为欧拉角时，您必须确保要平移的方向不接近奇点。 奇异欧拉集是无法按特定旋转顺序唯一转换为 3 个变量的方向。 单数集如下： 类型 1 转数：123 - 132 - 213 - 231 - 321 - 312 如果第二个旋转角度为 -90 或 90 度，则为单数。 类型 2

C#实现服务器和客户端之间的TCP异步通信的完整示例源码，消息进行了Des加密和解密。基于.net6.0框架，使用vs2022及以上版本打开。

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欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

1.codeys平台PLC产品，两台PLC之间的通讯建议实现方法 2.基于UDP通讯的网络列表功能，快速实现通讯，相对于其他方法简单易用。

VS解决方案项目版本之间可以随意切换，将VS2012的解决方案转成VS2008或更低版本。轻松转换。

Matlab-RGB-颜色对照表(0-1之间取值).xls