一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法，该算法能够有效地协调三辆车的行驶，以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案，以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶

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【作品名称】：基于yolov5识别算法实现的DNF自动脚本 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：准备工作:数据集的收集与权重文件测试 录制一段整体流程视频， 标注数据集，为后续区分: 1.人物 2. 怪物 3. 材料 4. 小地图boss房间 5. 小地图人物房间 训练权重文件 视频检测权重文件的识别效果 游戏循环主逻辑: 屏幕抓取后实时图像识别 怪物识别，和怪物距离n像素，自动释放技能 配合小地图与当前图内人物，寻路去往下一个房间，进入下一个地图(自动寻路) 一直到boss房间，出现再次挑战，循环 小地图寻路 固定地图寻路:幽暗密林: → → → ↑ → 不固定最快boss寻路(直通:深度优先) 英雄房间与boss房间比较 x距离 y距离决定去往哪 最慢boss寻路(全图:广度优先)

【匈牙利算法详解】 匈牙利算法，也称为Kuhn-Munkres算法或KM算法，是一种用于解决分配问题的有效算法。在计算机科学中，它主要用于解决匹配问题，例如分配任务给工人、分配学生到宿舍或者寻找二分图的最大匹配。这种算法的主要目标是在一个有向无环图（DAG）中找到一个完美匹配，即每个节点都能找到一条边与之相连，而没有多余的边。 匈牙利算法的核心思想是通过调整增广路径来逐步完善匹配，直至达到最大匹配。其基本步骤包括： 1. **初始化**：为图中的每条边赋予一个初始权重，通常设为无穷大，然后为每个未匹配的节点分配一个虚边，权重为零。 2. **寻找增广路径**：寻找当前匹配下的增广路径，即从某个未匹配节点出发，经过一系列未饱和边（未达到其最大容量的边）到达另一个未匹配节点的路径。 3. **调整权重**：找到增广路径后，更新边的权重以消除增广路径。具体操作是沿增广路径反方向更新边的权重，使得从源节点到目标节点的所有边的权值都相等。 4. **改进匹配**：根据调整后的权重，可以找到新的匹配。这一步通常使用DFS（深度优先搜索）或BFS（广度优先搜索）来完成。 5. **重复过程**：如果还能找到增广路径，则重复步骤2-4；否则，当前的匹配就是最大匹配。 【C#实现匈牙利算法】 在C#中实现匈牙利算法，首先需要定义数据结构来存储图的信息，例如使用二维数组或邻接矩阵表示边的关系，以及一个一维数组记录当前匹配状态。接着，你需要实现寻找增广路径和调整权重的函数。这些函数可能涉及到回溯搜索、权重更新和匹配状态的更新。在C#代码中，你可以使用`for`循环和递归等控制流结构来实现这些功能。 在压缩包文件`hungarian-algorithm-n3-master`中，应该包含了实现匈牙利算法的C#源代码。这些源代码可能会包含类、方法和示例用法，展示了如何构建问题实例并调用算法来找到最大匹配。分析和理解这些代码可以帮助你深入理解匈牙利算法的内部工作原理，以及如何在实际应用中使用它。 匈牙利算法是解决分配问题的强大工具，特别是在处理大规模数据时，它的O(n^3)时间复杂度相比其他算法具有一定的优势。而在C#中实现这一算法，可以使你能够将这个理论概念应用于各种实际的编程项目中。通过阅读和研究提供的源代码，你将能够更熟练地运用匈牙利算法来解决实际的匹配问题。

西南交通大学计算机考研资料

在本项目中，我们将深入探讨如何使用TensorRT部署SuperPoint和SuperGlue算法，这是一个优质的算法部署实战案例。TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能的深度学习推理（Inference）优化和运行时库，它能够为深度学习模型提供高效的运行速度和低延迟。SuperPoint和SuperGlue是计算机视觉领域的关键算法，分别用于特征检测与描述以及特征匹配。 让我们了解SuperPoint算法。SuperPoint是一种自监督学习的局部特征检测和描述符方法，它的设计目标是能够在各种复杂的环境和光照条件下稳定地提取出图像的关键点，并为其分配独特的描述符。该算法通过对比度度量、响应度选择和几何一致性检查等步骤，确保了所提取特征的质量和稳定性。 接下来是SuperGlue，它是一个两阶段的特征匹配框架。在第一阶段，SuperGlue利用图神经网络（GNN）来学习特征之间的关系，以增强匹配的准确性。第二阶段，它采用了一种基于注意力的匹配策略，根据特征之间的相似性进行加权，从而提高匹配的鲁棒性。SuperGlue在图像配对、姿态估计和三维重建等领域有着广泛的应用。 TensorRT在部署SuperPoint和SuperGlue时的角色至关重要。它通过将深度学习模型转换为高效的C++接口，可以显著加速推理过程。TensorRT支持模型的优化，包括量化、裁剪和层融合，这些技术有助于减少计算资源的需求，同时保持模型的精度。在实际应用中，这通常意味着更快的处理速度和更低的功耗。 在实战项目中，我们首先需要将训练好的SuperPoint和SuperGlue模型转换为TensorRT兼容的格式。这通常涉及模型的序列化，以便TensorRT可以理解和优化模型的计算图。然后，我们需要编写C++或Python代码来加载模型，处理输入图像，执行推理，并处理输出结果。在这个过程中，我们需要注意数据类型的转换，以及输入和输出的尺寸和格式，以确保与TensorRT的接口匹配。 为了验证部署效果，我们需要使用测试数据集来评估模型的性能。这可能包括计算特征检测的速度、特征匹配的精度等指标。此外，我们还需要关注模型在不同硬件平台上的表现，比如GPU、CPU或者嵌入式设备，以确定最合适的部署方案。 这个项目将指导你如何利用TensorRT高效地部署SuperPoint和SuperGlue算法，实现高质量的特征检测和匹配。通过实践，你将掌握深度学习模型优化、推理引擎使用以及性能调优等关键技能，这对于在实际的计算机视觉项目中应用这些先进算法具有很高的价值。

1.版本：matlab2022A，包含仿真操作录像和代码中文注释，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：5G-noma通信，SCMA编译码 3.内容：基于5G-noma通信系统的SCMA算法matlab仿真。稀疏码分多址（SCMA）是一种新型非正交多址技术，具有过载通信的特点。 PRE_o=zeros(PAR.FN,PAR.Data_length); for data_ind=1:PAR.Data_length for v=1:PAR.VN PRE_o(:,data_ind)=PRE_o(:,data_ind)+PAR.CB(:,data_source(v,data_ind),v); end end 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

在计算机图形学中，将三角形网格转换为四边形网格是一种常见的操作，尤其是在3D建模、游戏开发和动画领域。四边形网格因为其更规则的结构，便于进行编辑和动画处理，因此通常优于三角形网格。本文将深入探讨一种C++实现的算法，该算法用于将三角形网格转换为四边形网格。 我们要理解三角形网格和四边形网格的基本概念。三角形网格是由一系列相互连接的三角形面片组成的，这种结构能够精确地表示复杂的3D形状。而四边形网格则由四个边界的多边形组成，更利于进行拓扑优化和变形操作。 四边形化的过程通常包括以下几个步骤： 1. **预处理**：需要对输入的三角形网格进行预处理，如检查是否存在孤岛（单独的三角形）或悬挂边（只被一个顶点连接的边）。这些异常情况可能会影响后续的转换过程。 2. **边缘匹配**：算法会尝试找到相邻的三角形之间的公共边，并尝试将它们合并成一条四边形的边界。这一步骤需要考虑保持拓扑一致性，避免形成自交或非平面的四边形。 3. **孔洞填充**：对于三角形内部的孔洞，算法需要找到合适的顶点来填满它们，这通常通过插入新的顶点或者重新排列现有的顶点来实现。插入新顶点时要考虑如何最小化变形和保持几何细节。 4. **细分与优化**：为了保证生成的四边形网格质量，可能需要对某些大角度的四边形进行细分，或者对不规则的四边形进行平滑处理。这个阶段可以使用细分算法如Catmull-Clark或Loop细分，同时结合拓扑优化来改善网格结构。 5. **后处理**：检查并修复任何可能遗留的问题，如检查四边形的正确性，去除重复的顶点，以及优化顶点顺序以减少渲染时的接缝。 在“tri-quad-mesh-converter-master”这个压缩包中，可能包含了实现上述步骤的源代码和示例数据。源代码可能会使用数据结构如邻接表来存储网格信息，同时使用图论算法来处理边的连接关系。此外，为了提高效率，可能还采用了启发式方法来决定最优的四边形化策略。 理解并实现这样的转换算法对于深入学习计算机图形学和3D建模技术非常有帮助。开发者可以通过分析和改进这个C++实现，来优化转换性能，或者增加更多的功能，如支持自定义的四边形化规则和质量指标。在实际应用中，这种转换算法可以集成到3D建模软件或游戏引擎中，提高用户的工作效率。

基于遗传算法(GA)优化长短期记忆网络(GA-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。