https://github.com/GtkSharp/Dependencies/blob/master/gtk-3.24.zip

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

通过深度Q学习进行路径规划，可通过上位机进行目标点、终点以及障碍物的设定

博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人，建立了机器人速度控制模型，具有： 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能， 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制

在JavaScript中，将图片的绝对路径转换为base64字符串或blob对象，是常见的图片上传前的预处理步骤。这通常用于将用户选择的本地图片数据化，以便于通过Ajax方式上传到服务器，同时可以避免跨域问题。下面将详细阐述这个过程。 首先，将图片的绝对路径转换为base64字符串，主要依赖于HTML5的``元素的`toDataURL()`方法。这个方法可以将画布的内容转换为一个data URL，即base64编码的字符串，可以直接作为``标签的`src`属性使用。下面是一个简单的示例： ```javascript function getBase64Image(imgPath, width, height) { var img = new Image(); img.src = imgPath; var canvas = document.createElement('canvas'); var ctx = canvas.getContext('2d'); // 确保图片加载完成 img.onload = function() { canvas.width = width || img.width; canvas.height = height || img.height; ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height); var dataURL = canvas.toDataURL(); return dataURL; }; return img; } // 使用示例 getBase64('img/1.jpg').then(function(base64String) { console.log(base64String); }, function(err) { console.log(err); }); ``` 在这个例子中，`getBase64Image`函数接收图片路径、宽度和高度作为参数。它创建一个新的`Image`对象并设置其`src`属性为图片路径。当图片加载完成后，利用`canvas`绘制图片并调用`toDataURL`获取base64字符串。 如果图片位于不同的源（例如，跨域），浏览器出于安全考虑，会阻止在`canvas`上操作这些图片。为了解决这个问题，你可以将图片放在本地服务器下，以避免跨域问题。如示例中的`var imgSrc = "img/1.jpg";`，这样图片就在同一个源下，不会触发跨域错误。 除了base64字符串，还可以将图片转换为blob对象。blob对象是二进制大型对象，适用于处理大量数据。转换过程如下： ```javascript function imageToBlob(base64String) { return fetch(base64String.replace('data:image/jpeg;base64,', '')) .then(response => response.blob()); } // 使用示例 getBase64('img/1.jpg').then(base64String => { imageToBlob(base64String).then(blob => { // 上传blob对象 uploadImage(blob); }); }, function(err) { console.log(err); }); ``` 在这个例子中，`imageToBlob`函数首先将base64字符串转换为fetch请求，然后将响应体转换为blob对象。最后，可以将这个blob对象通过Ajax或其他异步方法上传到服务器。 总结起来，JavaScript中处理图片上传的过程通常包括以下步骤： 1. 获取图片的绝对路径。 2. 将图片路径转换为`Image`对象。 3. 使用`canvas`绘制图片并获取base64字符串或blob对象。 4. 上传base64字符串或blob对象到服务器。 确保处理过程中遵循同源策略，必要时将图片放在本地服务器，以避免跨域问题。同时，对于大文件，使用blob对象上传可能更高效，因为它允许分块传输。

针对基本遗传算法求解AUV路径规划问题时存在收敛速度慢等缺陷,提出一种基于改进型遗传算法(IGA)的路径规划方法,该方法采用改进的遗传算法、具有明确物理意义的适应度函数,提高了算法搜索的速度和优化的程度,解决了AUV多目标优化的路径规划问题。仿真试验结果证明:该方法是正确有效、稳定的,并且比基本遗传算法得到的路径更优,收敛速度得到显著提高。

路径规划算法是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从起点到终点的、无碰撞地绕过所有障碍物的运动路径。路径规划算法较多，大体上可分为全局路径规划算法和局部路径规划算法两类。其中，全局路径规划方法包括位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法； 局部路径规划算法主要有人工势场法等。

1、资源内容：基于Matlab实现蚁群算法路径规划仿真（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

数字化转型方法论：落地路径与数据中台.pptx

利用地震初至波确定近地表介质结构，在矿产资源的勘探开发及工程建设中有重要作 用。地震射线追踪方法是研究地震波传播的有效工具，目前常用的方法主要有有限差分解方 程法和最小路径法。最短路径方法起源于网络理论，首次由 Nakanishi 和 Yamaguchi 应用于 地震射线追踪中。 Moser 以及 Klimes 和 Kvasnicha 对最短路径方法进行了详细研究。通过科 技人员的不断研究，最短路径方法目前已发展较为成熟，其基本算法的计算程序也较为固定。 被称作是第四代计算机语言的 MATLAB 语言，利用其丰富的函数资源把编程人员从繁 琐的程序代码中解放出来。 MATLAB 语言用更直观的、符合人们思维习惯的代码，为用户提 供了直观、简洁的程序开发环境。本文介绍运用 Matlab 实现最短路径法的方法和步骤，便于 科研院校教学中讲授、演示和理解最短路径方法及其应用。