用Python实现的机器人相关算法 PythonRobotics 机器人算法的 Python 代码。 目录 这是什么？ 需求文档 如何使用 Localization Extended Kalman Filter localization 粒子滤波器本地化 Histogram filter localization Mapping Gaussian grid map 射线投射网格映射 Lidar 到网格映射 k-means 对象聚类 矩形拟合 SLAM 迭代最近点 (ICP) 匹配 FastSLAM 1.0 路径规划动态窗口方法基于网格的搜索 Dijkstra 算法 A* 算法 势场算法 基于网格的覆盖路径规划 状态网格规划 偏极采样 车道采样 概率路线图 (PRM) 规划 快速探索随机树 (RRT) RRT* RRT* 与 reeds-shepp 路径 LQR -RRT* 五次多项式规划 Reeds Shepp 规划基于 LQR 的路径规划 Frenet 框架中的最佳轨迹 路径跟踪移动到姿势控制 Stanley 控制 后轮反馈控制 线性-二次调节器 (LQR) 速度和转向控制 模型

当我们写好了自己的Python源码时，可以使用Pyinstaller将其打包成exe文件。这个资源里有安装和使用教程，相关的工具。对于一些问题，也有一些解决方案和配套软件。

BigDL: 一个用于Apache Spark的分布式深度学习库 BigDL：Apache Spark 上的分布式深度学习 什么是 BigDL？ BigDL 是 Apache Spark 的分布式深度学习库； 使用 BigDL，用户可以将他们的深度学习应用程序编写为标准 Spark 程序，这些程序可以直接在现有 Spark 或 Hadoop 集群上运行。 为了轻松构建 Spark 和 BigDL 应用程序，为端到端分析 + AI 管道提供了高级 Analytics Zoo。 丰富的深度学习支持。 BigDL 以 Torch 为模型，为深度学习提供全面支持，包括数值计算（通过 Tensor）和高级神经网络； 此外，用户可以使用 BigDL 将预训练的 Caffe 或 Torch 模型加载到 Spark 程序中。 极高的性能。 为了实现高性能，BigDL 在每个 Spark 任务中使用英特尔 MKL/英特尔 MKL-DNN 和多线程编程。 因此，它比单节点 Xeon 上的开箱即用开源 Caffe、Torch 或 TensorFlow 快几个数量级（即与主流 GPU 相当）

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获取热点新闻有很多种方法，比如直接获取新闻网站的热点栏目。热点栏目可能是编辑推荐的，具有较大主观性。稍微复杂点的可以通过提取热点词组。通过对每条消息分词，比对分析得出出现最频繁的词典，包含热门词典词汇的消息即是热点新闻。 此外，还可以通过对比新闻消息相似度来提取热点。这种方法综合以上两者的优点。在比对语句相似度的过程中，隐性提及热门词汇。除去大规模比对消息外，可以对热点栏目新闻进行相似度比较，比较快速有效地生成热点的预览。 热点的产生最少是二维的，即成为热点必要条件是最少出现两条相似度较高的消息。直接比较消息相似度的情况下，维数越高，耗时越久。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_21264377/article/details/120854829

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代码从实际项目提取，绝对物超所值！ 很多的程序员并不同时熟悉C/C++和Python，因此当需要编写Python代码来调用C/C++编写的DLL，很是费劲。本文档专为这样的程序员编写。或者C/C++程序员需要为自己编写的DLL提供Python范例给用户。通过本文档描述的知识点，C/C++和Python程序员很容易做到。 本软件包同时提供DLL和Python源代码，便于使用者对照使用。 （1）传入整型变量，并返回； （2）传入指向整型变量的指针，并返回； （3）传入整型数组，返回指向整型数组的指针； （4）传入指向整型数组的指针，并返回； （5）传入字符串，并返回； （6）传入字符数组，并返回； （7）传入字符串数组，并返回； （8）传入结构体，并返回； （9）传入结构体指针，并返回； （10）传入结构体数组，并返回； （11）传入结构体数组指针，并返回； （12）传入复杂结构体指针（含指针成员），DLL中分配内存，并修改结构体成员。