ROS2机器人建模，学习记录，笔记根据鱼香ROS网站记录。

GraphGenerator 根据随机网络和无标度网络模型的图形生成器。 介绍 应用程序接口明显分为两部分：一个是根据随机网络模型生成图（根据Erdos-Renyi），另一个是生成无标度图（根据Barabasi-Albert模型）。 随机网络（Erdos-Renyi） 随机网络是在完全随机的过程之后创建两个节点之间的每个链接的网络。 有多种方法可以实现此模型，其中最著名的是Erdos-Renyi的方法。 根据该模型，选择每对节点，并以概率p链接（或不链接）它们，这对于整个网络是相同的。 要根据此模型生成图形，需要两个参数： 图中的节点总数。 它必须是一个大于0的值。 在任何两个节点之间生成链接的可能性。 它必须是介于0.0和1.0之间的值。 无标度网络（Barabasi-Albert） 无标度网络是其度分布遵循潜在定律的网络。 与随机变量相比，它的主要区别在于该模型考虑了集线器

主要介绍了python根据文本生成词云图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

QT 样式表模板，可根据实际情况修改参数

新数据=提取器（数据，cn，valinf，valsup） 从 DATA 中提取第 CN 列的所有行值包含在 valinf 和 valsup 之间 数据 = 矩阵 NXM CN = 列号（目标） VALINF = 下限VALSUP = 上限NEWDATA = 提取矩阵 例子： 一 = 1 2 3 4 5 6 1 7 8 1 4 9 4 7 2 9 6 5 提取包含在 0 和 5 之间的第三列的数据： >> 提取器(a,3,0,5) 答案 = 1 2 3 4 7 2 9 6 5 提取第一列完全等于 4 的数据： >> 提取器(a,1,4,4) 答案 = 4 5 6 4 7 2

D3 动态分组条形图 分组条形图实现提供了一个包装器，用于根据传递给它的数据动态呈现矩形和比例。 这可以轻松插入任何现有应用程序。 可以通过简单地向数据添加/删除值来动态修改图表。 这是一个非常简单的实现。 用法 在 html 文件中包含d3.js 、 chart.js和chart.css ，如index.html 。 假设一个 ID 为#statChart的元素（参见index.html ），执行： // Initialise the graph var chart = new Chart ( 500 , 300 , "#statChart" ) ; // Create some data var chartData = [ { name : 'Foo' , value : [ { "a" : 100 } , { "b" : 150 } , { "c" : 200 } ] } ,

去吧 根据您当前所在的位置，提供有关附近餐馆，娱乐场所和住宿的信息，从而帮助您安排行程 使用GPS根据您当前的位置提供有关该地区的住宿，饮食，娱乐和活动的信息。 浏览从我的位置到该位置的路径，并提供所需的估计时间。 通过确认您要去的地方来计划您的行程。 特征 使用Tmap SDK，Open API。 使用韩国旅游组织的Tour API。 使用Retrofit2库。 使用Butterknife库。 测试方法 通过Android Studio导入并运行Whewigo 。或下载文件并将其安装到您的手机中。 安装 Whewigo导入到Android Studio。 开发环境 Android Studio 3.5 Android Studio Gradle 5.1.1 Android Studio Gradle插件3.4.2 贡献者闪闪发光感谢这些出色的人（表情符号键）：Eugine Park，

图片仅限于识别单白底一个香蕉和一个苹果，用matlab实现，文件资源里带有水果识别的实验报告要求，以及源代码文件，附带有香蕉和苹果图像，有不懂的地方可以私聊我，我看到就会回复。 数字图像处理布置的作业，内含实验报告。适用于学习。

处理数据集的过程中用到了mask 但是源数据集中只给了mask顶点的坐标值，那么在python中怎么实现生成只有0、1表示的mask区域呢？ 主要借鉴cv2中的方法： (我使用的数据情况是将顶点坐标分别存储在roi.mat中的x和y元素) matfn = 'roi.mat' data = sio.loadmat(matfn) x_cor = data['x'] y_cor = data['y'] im = np.zeros(图像对应尺寸, dtype="uint8") cor_xy = np.hstack((x_cor, y_cor)) cv2.polylines(im, np.int32(

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