目前，传统自调整PID控制器回路中存在目的误差、平均误差和透过误差较多的现象，容易造成工艺数据控制不精确。为此，提出一种基于免疫遗传算法优化的自调整PID控制器研究方案。首先确定PID控制器系统硬件结构，采用免疫遗传算法对自调整PID控制器回路中的积分单元以及微积分计算进行优化，有效避免了目的误差的产生，使用交叉与变异算子调整比例单元以及比例微分单元，借鉴数据交叉适应度值有效控制系统出现稳定性差变、降低平均误差以及透过误差出现的概率，保证工艺数据控制精度，有效解决了上述问题。仿真实验证明，基于免疫遗传算法优化的自调整PID控制器能够对工艺数据进行高精度控制，具有实践意义，能为自调整PID控制器研究发展提供帮助。

附件是三发制导武器针对同一余弦机动目标的比例导引仿真分析，对于学习比例导引，及其仿真技术方面的研究人员有非常强的“领进门”的作用，物超所值

AutoCAD 2020机械设计零基础视频教程下载第99课-打印比例的理解-M99.mp4

AutoCAD 2020机械设计零基础视频教程下载第100课-多个视口比例与线型问题-M99.mp4

计算机视觉基础知识：射影变换，仿射变换，相似变换（比例变换），刚性变换 计算机视觉.pdf

计算机视觉基础知识：射影变换，仿射变换，相似变换（比例变换），刚性变换 计算机视觉.pdf

应用MATLAB工具对水平机动的目标进行三维弹道仿真，采用的是比例导引法。

图像相似度计算器API。 该项目是一个单瓶烧瓶应用程序，可读取本地图像或在线图像（URL），进行身份验证并计算百分比比例的相似度（同一图像为100％）。 先决条件 烧瓶 的OpenCVPython的 scikit图像 麻木 文件夹树 Preview.gif-显示图像输出的结果的gif。 README.md ---解释项目的解决方法的文件 requirements.txt-包含项目所需的依赖项 script.py ---包含包含api身份验证，ssl处理和相似性计算器的脚本 入门 从git克隆项目（git clone ） 转到“图像相似度”目录。 运行pip install -r requirements.txt以下载依赖项。 运行python script.py以启动 开启[http：// localhost：5000] 贡献 进行更改，然后他们发出拉动请求 最近更新时间 20

在机器学习或者深度学习中，我们常常碰到一个问题是数据集的切分。比如在一个比赛中，举办方给我们的只是一个带标注的训练集和不带标注的测试集。其中训练集是用于训练，而测试集用于已训练模型上跑出一个结果，然后提交，然后举办方验证结果给出一个分数。但是我们在训练过程中，可能会出现过拟合等问题，会面临着算法和模型的选择，此时，验证集就显得很重要。通常，如果数据量充足，我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集。 每次划分数据集都手动写一个脚本，重复性太高，因此将此简单的脚本放到自己的博客。代码如下： import random def split(full_list,shuffle=False,r

图片修改等比 按比例 按长 按宽，自动计算