计算机组成原理算法实现代码及报告 1 课程设计的目的 本课程设计是在学完本课程教学大纲规定的全部内容、完成所有实践环节的基础上，旨在深化学生学习的计算机组成原理课程基本知识，进一步领会计算机组成原理的一些算法，并进行具体实现，提高分析问题、解决问题的综合应用能力 2 设计内容与要求 2.1 题目 计算机组成原理算法实现（三）； 2.2 功能 能够实现逻辑运算（逻辑非、逻辑加、逻辑乘、逻辑异）、定点整数的单符号位补码加减运算、定点整数的原码一位乘法运算和浮点数的加减运算。

主要介绍了Winform圆形环绕的Loading动画实现代码，有需要的朋友可以参考一下

【老生谈算法】卡尔曼滤波器matlab.doc

Cubature 卡尔曼滤波器(CKF) 在非高斯噪声或统计特性未知时滤波精度将会下降甚至发散, 为此提出了统计回归估计的鲁棒CKF 算法. 推导出线性化近似回归和直接非线性回归的鲁棒CKF 算法, 直接非线性回归克服了观测方程线性化近似带来的不足. 具有混合高斯噪声的仿真实例比较了3 种Cubature 卡尔曼滤波器的滤波性能, 结果表明这两种鲁棒CKF 滤波精度及估计一致性明显优于CKF, 直接非线性回归的CKF 的鲁棒性更强, 滤波性能更好.

虽然无先导卡尔曼UKF滤波技术在性能上要优于一阶线性化的扩展卡尔曼滤波EKF技术, 但是对于改进型Logistic混沌映射的扩频通信系统, UKF运算时间长, 算法复杂。针对上述缺点以及改进型Logistic映射的泰勒展开式最高项为二阶的特点, 提出将二阶EKF运用到接收系统中, 该接收系统能精确到泰勒展开式的二阶, 达到与UKF相同的性能。相比UKF的复杂算法更加简单, 运算速度也更快。仿真实验表明, 虽然二阶EKF与UKF的误码率相同, 但在运算速度与复杂度方面均优于UKF。

卡尔曼滤波在卫星导航中的应用研究文档资料，对卡尔曼算法的应用，共享学习一下。

以摄像机获取的交通场景视频作为研究对象,以提取场景内的车辆速度为目的,对所涉及的多目标跟踪、速度测算等关键问题进行了深入研究,并在其基础上实现了一个车辆超速视频监控系统。实验结果证明,系统可靠性高、对环境变化适应性强,具有很好的应用前景。

针对不同的排序算法，选择C语言来实现它们各自的源代码。

一个很经典的卡尔曼滤波算法的MATLAB实现，有预测，有平滑

典型相关分析matlab实现代码 Python - 100天从新手到大师 作者-chars Python应用领域和就业形势分析 简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。 学习曲线低，非专业人士也能上手 开源系统，拥有强大的生态圈 解释型语言，完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程，动态语言 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高，可读性强 目前几个比较流行的领域，Python都有用武之地。 云基础设施 - Python / Java / Go DevOps - Python / Shell / Ruby / Go 网络爬虫 - Python / PHP / C++ 数据分析挖掘 - Python / R / Scala / Matlab 机器学习 - Python / R / Java / Lisp 作为一名Python开发者，主要的就业领域包括： Python服务器后台开发 / 游戏服务器开发 / 数据接口开发工程师 Python自动化运维工程师 Python数据分析 / 数据可视化 / 大数据工程师 Python爬虫工程师 Python