Pinocchio基于重新审阅的Roy Featherstone算法为多关节系统实例化了最新的刚体算法。 此外,匹诺曹提供了主要的刚体算法的解析导数,例如递归牛顿-欧拉算法或铰接式身体算法。 Pinocchio首先是为机器人应用程序量身定制的,但它可以用于其他环境(生物力学,计算机图形学,视觉等)。 它建立在用于线性代数的Eigen和用于碰撞检测的FCL的基础上。 Pinocchio带有Python接口,可用于快速代码原型化,通过。 Pinocchio现在是各种机器人软件的核心,例如 ,开放式源代码和高效的机器人差分动态编程求解器,,开源和通用的分层控制器框架或 (开放式)。运动和操纵计划的源代码软件。 如果您想了解皮诺奇的内部行为和主要特征的更多信息,我们邀请您阅读相关。 如果您想直接进入Pinocchio ,只需一行即可(假设您拥有Conda): conda安装pinocch
2022-01-20 17:33:45 3.11MB python c-plus-plus robotics kinematics
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winform 防VS窗口布局的框架 可非常灵活的拖拽修改布局
2022-01-19 15:01:49 1.48MB winform VS窗口布局 框架 灵活拖拽布局
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该软件包将允许您在多个 X 或 Y 轴上绘制数据。 类似于 MATLAB 自己的 plotyy 函数,但限制较少。 特征: 创建 X 或 Y 轴的任意组合,在每个 X 或 Y 轴上绘制多条线支持本机参数样式和重载绘图函数,例如: axisyy(xdata, ydata, 'r-', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 14); axisyy(TimeSeriesObject, 'b-', 'LineWidth', 3); 使用您指定的任何绘图函数(绘图、线条、补丁等) 独立设置每个轴的限制无需考虑转换即可直接更新 xdata/ydata 与 MATLAB 的缩放、平移和数据光标工具兼容图形可调整大小并重新缩放颜色条周围的对象(如果存在) 代码已使用面向对象的方法完全重写。 最初灵感来自 Harry Lee 的 AddAxis 5 检查 example.m 文件以
2022-01-15 22:35:05 37KB matlab
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74160同步十进制计数器灵活应用74160741607416074160741607416074160741607416074160741607416074160741607416074160741607416074160741607416074160
2022-01-10 00:33:37 83KB 74160
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jBPM 是一个业务流程管理系统。 轻量级、可嵌入的引擎可以执行本机 BPMN2。 jBPM 为开发人员和业务用户提供基于 Eclipse 和 Web 的工具来创建、监控和管理您的流程。
2022-01-05 17:45:13 372.11MB 开源软件
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SEG2Py SEG2Py是在Windows和Linux上经过测试的Python 3模块,可在ObsPy框架上运行。 它提供了一种灵活而简便的方法来可视化SEG2地震剖面。 依赖项:ObsPy(取决于Matplotlib,Numpy,Scipy等)。 如何安装:使用pip install SEG2Py 当前功能: 绘制SEG2地震剖面图: plotSEG2(obspy_stream, *args, **kwargs) 参数: obspy_stream (必需):ObsPy read()之后返回的ObsPy流对象; normalized (可选-True / False ):如果为True,则针对每条迹线的最大值(默认= True )对迹线进行标准化; gain (可选-int / float ):应用于每条迹​​线振幅的能量增益因子(默认= 1 ); shading
2021-12-24 16:32:23 3KB Python
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drf-spectacular:用于Django REST框架的Sane和灵活的OpenAPI 3模式生成
2021-12-21 15:17:50 159KB django rest-api swagger drf
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新闻 1月12日:v0.9.96大大提高了和的灵活性。 查看 12月10日:v0.9.95包括一个新的元组采矿器 。 查看 11月6日:v0.9.94中有一些小错误修复和改进。 文献资料 Google Colab示例 请参阅 以获取可以在Google Colab上下载或运行的笔记本的 。 PyTorch公制学习概述 该库包含9个模块,每个模块都可以在您现有的代码库中独立使用,或组合在一起以形成完整的培训/测试工作流程。 损失函数如何工作 在训练循环中使用损失和矿工 让我们初始化一个简单的 : from pytorch_metric_learning import losses loss_func = losses . TripletMarginLoss () 要在训练循环中计算损失,请传递模型计算的嵌入以及相应的标签。 嵌入的大小应为(N,embedding_size),标签的大小应为(N),其中N为批处理大小。 # your training loop for i , ( data , labels ) in enumerate ( dataloader ): optimiz
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此电脑鼠程序采用了合理的速度与灵活的转弯方式,使得整个搜索过程与冲刺过程更快。
2021-12-11 17:24:11 85KB 灵活走迷宫
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python的遗传算法 该库希望为遗传算法构建一个包装器,以在优化情况下发挥作用。 它希望在拥有所有预期的标准功能的同时,使编写无限可定制的遗传算法变得轻松快捷。 路线图 添加突变效价和频率,将群体流提取到用户定义的序列。 添加多人口模型 添加通用的交叉和变异通用方法 例子 这是一个最大化列表中值的基本示例,从运行100代的10个成员开始。 然后它将登录到屏幕,并以短格式创建包含各个世代信息的csv文件。 import genetic_algorithms as ga import random class MyMember ( ga . MemberBase ): def _construct_from_params ( self , construction_parameters = None ): # Starting point is a bunch
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