标题中提到了“RRT路径规划算法代码(MATLAB版本)”,说明这是一个关于RRT算法的MATLAB实现版本。RRT,即Rapidly-exploring Random Tree,是一种基于随机采样和树结构的路径规划算法,它广泛应用于机器人学、自动驾驶、工业自动化等领域,用于解决复杂环境下的路径规划问题。该算法的特点在于能够快速地搜索到一条从起点到终点的可行路径,尤其适用于高维空间和动态环境中的路径规划。RRT算法适合解决那些传统路径规划算法难以应对的非线性、非凸空间问题。 描述中强调了代码中包含了算法的注释,并采用了模块化编程方式,这对初学者非常友好,能够帮助他们快速理解和入门RRT算法。这表明该代码不仅具有实用性,同时也具有教学意义,能够成为学习RRT算法的优秀资源。 标签为“rtdbs”,这可能是指“Rapidly-exploring Random Tree with Bidirectional Search”,即双向快速扩展随机树算法。这是一种对RRT算法的改进方法,通过从起点和终点同时进行树扩展,可以进一步提高路径规划的效率和质量,尤其是在路径搜索的空间较大时效果更加明显。 文件列表中包含的多个.doc、.html和.txt文件,暗示了这个压缩包不仅包含了RRT算法的MATLAB代码,还可能包含了路径规划算法的理论讲解、代码解析、操作指南、实践案例等内容。这些内容对于初学者来说非常宝贵,能够帮助他们建立起路径规划算法的完整知识体系。其中的“在众多.doc、是一种基于树结构的路径规划算法它能够快速地搜索并生.doc、路径规划算法代码解析随着计算.html、路径规划算法代码版本技.html、探索路径规划算法从基础到实践在数字化时代路径规.html、路径规划算法代码.html”等文件名,显示了文件内容的多样性和丰富性,覆盖了从理论到实践、从入门到进阶的多个层面。而“1.jpg”可能是一张示意图或者算法的流程图,有助于可视化理解算法过程。“基于路径规划算法的代码实现及注释一.txt、当然可以下面是一篇关于随机扩展道路树路径规划.txt、路径规划算法代码版本一引言随着现代计.txt”这些文本文件可能包含了详细的算法实现说明和相关背景介绍。 这个压缩包是一个宝贵的资源,它不仅提供了RRT路径规划算法的MATLAB实现代码,还包含了详尽的理论讲解和实践指导,适合各个层次的学习者,尤其是对于初学者来说,能够帮助他们快速入门并深入理解RRT算法及其在路径规划中的应用。
2025-04-20 13:36:31 294KB
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本文是一篇面向编程小的 C# 学习指南,从入门到实战,为读者提供全面且详细的学习路径。开篇介绍 C# 在多领域的应用及学习价值,随后指导搭建 Visual Studio 开发环境。基础语法部分涵盖变量、运算符、控制流语句等内容。面向对象编程板块深入讲解类与对象、继承与多态、封装与抽象。通过开发学生信息管理系统进行实战演练。拓展部分介绍异常处理、文件操作和数据库访问。最后推荐了学习资源,总结学习要点与难点,鼓励读者持续学习,在 C# 编程领域取得进步。 《从0到1:C#编程小的逆袭之路》是一本为编程初学者量身定做的C#学习指南。本书不仅对C#的多领域应用和学习价值进行了简要介绍,还提供了详尽的入门到实战的完整学习路径。对于希望在编程世界中一展身手的初学者来说,本书是一份宝贵的学习资源。 本书从C#的语言优势和应用范围入手,为读者展现C#在桌面应用、Web开发和游戏开发等领域的广泛运用。C#的强大之处在于其跨平台、面向对象的特性,以及在Windows Forms、WPF、ASP.NET和Unity游戏引擎等技术中的应用,这让C#成为许多开发者的首选语言。 搭建开发环境是学习编程的第一步,本书详细指导了如何安装和配置Visual Studio,这是C#开发者的首选集成开发环境。书中不仅提供了下载安装Visual Studio社区版的步骤,还细致讲解了如何选择适合的学习和工作环境,以及如何进行基本的开发环境配置,确保初学者能够快速进入开发状态。 在基础语法部分,本书逐步介绍了C#的核心概念,如变量、运算符和控制流语句。通过这些基础知识的学习,初学者能够掌握C#程序的组成和运行逻辑。 面向对象编程是现代编程不可或缺的部分,本书在这一板块深入讲解了类与对象、继承与多态、封装与抽象等核心概念。通过这些面向对象编程的基础知识,初学者将能够编写出结构清晰、易于维护和扩展的代码。 实战演练是本书的亮点之一,通过开发一个学生信息管理系统,读者能够将学到的知识付诸实践。通过亲自动手编码,初学者不仅能够加深对理论知识的理解,而且还能提高解决实际问题的能力。 为了帮助读者应对编程过程中可能遇到的问题,本书在拓展部分介绍了异常处理、文件操作和数据库访问等实用技能。这些内容对于构建健壮的应用程序至关重要,能够帮助初学者在实际开发中游刃有余。 在学习的最后阶段,本书推荐了一些学习资源,并总结了学习过程中的要点与难点。通过鼓励读者持续学习,本书旨在帮助编程小在C#编程领域取得长足进步。 《从0到1:C#编程小的逆袭之路》不仅是C#编程初学者的启蒙书籍,也为那些希望深入学习C#的读者提供了一条清晰的学习路径。无论是在C#编程的入门阶段,还是在提升阶段,本书都能够发挥其应有的作用,成为读者学习成长的良师益友。
2025-04-19 20:58:16 55KB 学习指南
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群晖全能全系列算号器,洗算号,序列号,MAC
2025-04-18 23:55:05 24KB macos
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matlab调制解调 OFDM OTFS 16qam qpsk ldpc turbo在高斯噪声,频率选择性衰落信道下的误比特率性能仿真,matlab代码 OFDM simulink 包括添加保护间隔(cp),信道均衡(ZF MMSE MRC MA LMSEE) 代码每行都有注释,适用于学习,附带仿真说明,完全不用担心看不懂 在现代通信系统中,为了提高数据传输的可靠性和频谱效率,各种调制和编码技术被广泛研究与应用。本篇知识将详细介绍在高斯噪声和频率选择性衰落信道下,利用Matlab软件进行调制解调仿真,特别是针对正交频分复用(OFDM)和正交时频空间(OTFS)技术,结合16-QAM和QPSK调制、低密度奇偶校验(LDPC)编码以及涡轮编码等先进编码技术的误比特率(BER)性能仿真过程。这些技术在无线通信系统中的应用非常广泛,尤其适用于现代无线局域网、4G和5G移动通信技术。 OFDM技术通过将高速数据流分散到多个并行的低速子载波上,能够有效地抵抗频率选择性衰落,减少码间干扰(ISI),并提高频谱利用率。OFDM的实现依赖于快速傅里叶变换(FFT)和其逆变换,这使得OFDM系统能够灵活地处理信号。 OTFS是一种相对较新的调制解调技术,它采用时频表示的方法,可以提供更优的性能,特别是在高速移动环境下的通信。OTFS能够将信号映射到整个时频平面,从而提高系统的抗衰落能力。 16-QAM和QPSK是两种常见的数字调制技术,其中16-QAM可以提供更高的数据传输率,而QPSK在传输速率较低的情况下,具有更高的信号鲁棒性。 LDPC码和涡轮码是两种性能接近香农极限的纠错编码技术。LDPC码是一种线性纠错码,通过稀疏校验矩阵构造,具有较低的复杂度和较高的纠错能力。涡轮码则是一种迭代解码的编码方式,通过两个或多个简单编码器的串行连接,并结合交织器,达到非常高的纠错性能。 在进行仿真时,通常需要考虑信道的实际环境。高斯噪声和频率选择性衰落是无线信道中常见的两种干扰。高斯噪声是一种理想化的随机噪声,均匀地覆盖了所有频率范围,而频率选择性衰落是由于信号在传输路径中遇到的多径效应造成的,它会在不同的频率上产生不同的衰落。 Matlab中可以使用Simulink进行仿真,Simulink是一种基于图形的多域仿真和基于模型的设计环境,它能够帮助设计者直观地搭建和测试复杂的系统。在本次的仿真中,代码中每一行都有详细的注释,便于学习者理解每一部分的作用,包括添加循环前缀保护间隔(CP)、信道均衡等关键步骤。循环前缀保护间隔的添加是OFDM系统中防止ISI的重要措施,信道均衡则用于补偿信道引起的频率选择性衰落。 整个仿真过程不仅涉及了信号的调制和编码,还包括了信号在经过衰落信道后的解调和解码过程。通过改变仿真参数,可以观察不同调制解调技术、编码方案以及信道均衡策略对误比特率的影响,从而评估各种技术在特定信道条件下的性能表现。 这篇知识内容详细介绍了高斯噪声和频率选择性衰落信道下,使用Matlab进行调制解调仿真研究的重要性。它不仅覆盖了OFDM和OTFS这两种主流技术,还深入探讨了16-QAM和QPSK调制方案,以及LDPC和涡轮这两种高效的纠错编码方法。通过代码注释和仿真说明,本篇知识为读者提供了一个全面的仿真学习平台,帮助研究者和工程师深入理解各种技术在实际通信系统中的应用。
2025-04-14 09:32:48 9.58MB matlab
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高斯噪声matlab代码 推车上线性二次高斯控制倒立摆 使用LQR和LQR控制器组合来稳定倒立摆的完整非线性系统 实现目标: 使用状态空间技术的MIMO动态系统建模。 将整个非线性系统数字化线性化。 分析了任何状态空间表示形式的开环和闭环稳定性。 使用极点放置技术设计了线性状态反馈控制器。 使用线性二次调节器(LQR)技术设计最佳的线性状态反馈控制器。 在给定高斯噪声干扰和测量噪声的情况下,设计了卡尔曼滤波器,这是一种最佳的全态估计器。 将最佳全状态反馈LQR与最佳全状态估计器(LQE或卡尔曼滤波器)组合,以获得基于传感器的线性二次高斯(LQG)控制器。 使用的语言: Matlab的 乳胶 每个文件的使用: -具有明确定义的问题陈述和方法的可执行文件 Linear_Quadratic_Gaussian_InvertedPendulum.pdf-已发布的文档,用于快速检查解决方案和代码 -用于Lqg控制器的Simulink模型 -使用拉格朗日方程式为您提供线性化的运动方程式 -动画,当我们输入数据进行仿真时可轻松直观地检查购物车上的摆锤
2025-04-13 10:16:42 3.23MB 系统开源
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随着信息技术的不断发展,数据共享成为了一个重要的研究领域。本文档集旨在通过Python编程语言,复现一篇关于生产和运营管理(Production and Operations Management,简称POMS)的学术论文。该论文探讨了在线市场中具有合作竞争关系的卖家如何共享信息以优化其销售策略。本压缩包不仅包含了这篇论文的全文,还提供了详细的推导过程以及用于求解博弈论问题的Python代码。 该压缩包提供了相关的学术论文,这为理解和复现研究结果提供了理论基础。论文详细描述了在线市场中卖家之间的互动模式,以及信息共享如何影响他们的最优利润和定价策略。通过对合作竞争卖家行为的研究,作者们为读者揭示了信息共享对市场效率的影响机制。 压缩包中包含了一个名为“推导过程.docx”的Word文档,详细记录了从数学模型的建立到最终求解过程的所有步骤。这份文档对于理解和掌握整个求解过程至关重要,尤其是对于初学者或对博弈论不太熟悉的人来说,它提供了一个清晰的学习路径。 此外,还有四个Python脚本文件,分别是case 1到case 4 solve POMS information sharing.py。这些脚本对应论文中的不同情景案例,用以求解相关的博弈论问题。每个脚本都是一个独立的Python程序,可以单独运行,并展示出在特定假设条件下,信息共享对于卖家最优利润、价格以及响应策略的影响。 还有三个图片文件,分别是case1_optimal_profits.png、case1_optimal_price.png和case1_reseller_respond.png。这些图片进一步可视化了信息共享前后卖家的最优利润、定价和响应情况,使得复杂的数据分析和数学模型变得更加直观易懂。 对于那些希望通过编程实践来理解和掌握博弈论在实际商业环境中的应用的人来说,这套资料提供了一个宝贵的学习机会。同时,对于学术研究人员而言,本压缩包中的论文和代码能够帮助他们验证研究结果,甚至在此基础上进一步进行研究。通过这套资料的共享,我们可以期待在生产和运营管理领域,尤其是在线市场信息共享问题上,会有更多的创新和进步。 这套资料不仅为学术研究提供了实用的工具和方法,也为企业实践提供了指导。它通过Python编程语言和详细的数据分析,为理解和应用博弈论在现代商业环境中的策略决策提供了深入的见解和操作指南。
2025-04-12 20:55:04 1.55MB python POMS 论文复现
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Fortran,全称为Formula Translation,是一种历史悠久的编程语言,尤其在科学计算领域有着广泛的应用。对于初学者,尤其是“小”级别的新手来说,掌握Fortran的基础知识是进入这个领域的第一步。本教程旨在提供一个适合入门的中文学习路径,帮助你快速理解和上手Fortran。 一、安装Fortran编译器 在开始学习之前,你需要安装一个Fortran编译器。常见的Fortran编译器有GFortran(GNU Fortran Compiler)和Intel Fortran Compiler等。GFortran是开源的,适用于多种操作系统,包括Windows、Linux和macOS。在Windows上,你可以通过MinGW或GCC套件获取GFortran;在Linux或macOS上,通常可以通过包管理器(如apt、yum或brew)进行安装。 二、编译器使用 1. 创建源代码文件:使用文本编辑器创建一个扩展名为`.f90`或`.f`的文件,这是Fortran90及以上版本的标准格式。 2. 编写代码:按照Fortran的语法规则编写程序。Fortran的基本结构包括模块(MODULE)、程序单位(PROGRAM)、子程序(SUBROUTINE)和函数(FUNCTION)等。 3. 编译代码:使用编译器将源代码转换为可执行文件。例如,如果你使用GFortran,可以输入`gfortran my_program.f90 -o my_program.exe`进行编译。 4. 运行程序:在成功编译后,通过命令行运行生成的可执行文件,例如`./my_program.exe`。 三、Fortran基础知识 1. 变量与数据类型:Fortran支持各种基本数据类型,包括实型(REAL)、整型(INTEGER)、字符型(CHARACTER)和逻辑型(LOGICAL)。变量声明通常在程序的开头,如`REAL :: x, y`声明两个实型变量x和y。 2. 控制流:Fortran提供了IF-THEN-ELSE语句进行条件判断,DO循环用于迭代,以及CASE语句实现多分支选择。 3. 输入输出:使用`READ`和`WRITE`语句进行数据的输入输出,也可以使用`INQUIRE`查询文件状态。例如,`READ(*,*) x, y`从标准输入读取两个值赋给x和y。 4. 函数与子程序:Fortran中的函数可以返回一个值,而子程序不返回值,它们都可以接受参数并进行处理。 5. 数组:Fortran支持一维、二维甚至多维数组。数组声明时可以指定维度,如`REAL, DIMENSION(10) :: arr`声明一个包含10个元素的实型数组。 四、Fortran的现代特性 随着Fortran的发展,它引入了许多现代编程语言的特性,如面向对象编程、模块化、以及更灵活的内存管理。了解这些特性将使你的代码更加高效和易于维护。 五、实践与进阶 理论知识学习完成后,你需要通过编写实际的程序来巩固所学。可以从简单的算术运算开始,逐渐尝试解决复杂的科学计算问题。同时,不断查阅文档、参考书籍和在线资源,提高对Fortran的理解和应用能力。 本教程将引导你逐步了解和掌握Fortran编程,从安装编译器到编写和运行第一个程序,再到深入学习其语法和特性。无论你是出于学术研究还是工作需求,这都将是一个很好的起点。
2025-04-11 22:33:40 150KB 课程资源 fortran
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机器学习是现代信息技术领域的重要分支,它涉及到统计学、计算机科学和人工智能等多个学科的交叉,旨在使计算机系统通过经验自我改进,实现从数据中自动学习和推断的能力。本资源包提供了从入门到深入的机器学习知识,包括理论基础、实践应用以及相关技术的补充学习材料,帮助你从机器学习的小逐步成长为专业人士。 "巫师编程机器学习01"的标题暗示这是一个系列教程的开始,鼓励人们抓住时机,尽早学习机器学习,以适应快速发展的科技环境。在这个快速变化的时代,机器学习已经成为了数据分析、人工智能和科技创新的关键驱动力。 "图解机器学习.pdf"可能是这本书的中文版,它通过直观的图表和易懂的语言来解释复杂的机器学习概念。你将能够了解监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的基本原理,以及各种算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等的工作方式。 "机器学习在量化投资中的应用研究"由汤凌冰著,这本书可能探讨了如何将机器学习应用于金融市场的量化投资策略。量化投资是利用数学模型和计算机程序进行交易决策的一种方法,机器学习可以用于预测股票价格、构建投资组合、识别市场趋势等。通过阅读这本书,你可以了解到机器学习如何帮助投资者在海量数据中寻找规律,提高投资效率和回报。 "机器学习实战.pdf"则可能是一本侧重实践操作的书籍,包含实际案例和项目,帮助读者将理论知识转化为实际技能。实战经验是机器学习中不可或缺的部分,这本书将教你如何处理数据预处理、特征工程、模型训练和验证等环节,以及如何使用Python等编程语言实现这些过程。 "凸优化.pdf"可能是对机器学习优化算法的深入探讨。优化是机器学习的核心部分,因为我们需要找到使模型性能最佳的参数。凸优化是解决这类问题的有效方法,尤其在处理大规模和高维度问题时。这部分的学习将帮助你理解梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等优化算法,并提升模型的训练速度和准确率。 这个资源包为你提供了一个全面的机器学习学习路径,从基础知识到具体应用,再到高级技术,涵盖了从理论到实践的各个环节。通过系统地学习和实践,你不仅可以掌握机器学习的基础,还能深入了解其在特定领域的应用,逐步成为机器学习的大神。
2025-03-30 19:55:07 97.69MB 机器学习
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微信小程序作为当前移动互联网领域的热点之一,它便捷的开发方式和丰富的应用场景吸引着广泛的开发者群体。特别是对于编程初学者和大学生而言,微信小程序不仅是学习编程的良师益友,更是实践项目经验的捷径。本教程以“运动”为主题,通过基础且简单的代码逻辑,旨在帮助初学者快速入门微信小程序开发,并提供了完整的课程作业或自学方案。 微信小程序的开发涉及到前端的界面设计和后端的数据处理。前端主要使用WXML(微信标记语言)、WXSS(微信样式表)和JavaScript,后端则可以使用云开发,利用微信云函数处理数据,并将结果存储在微信云数据库中。本教程将重点放在前端的基础操作上,通过模拟运动数据的展示和简单交互,帮助学习者掌握小程序的基本框架和功能实现。 课程内容将涵盖以下几个部分: 1. 微信小程序基础:包括小程序的注册、配置、框架结构、运行环境搭建等。这一部分是小程序开发的起点,学习者将了解到如何通过微信官方提供的开发者工具开始小程序的开发之旅。 2. 前端界面设计:通过WXML来布局小程序页面,WXSS设置页面样式,以及JavaScript实现页面逻辑。这一部分是小程序的主体部分,学习者将学会如何将设计转化为可交互的页面。 3. 用户交互设计:实现用户点击、滑动等操作时页面的响应逻辑。这部分将涉及到事件处理和数据绑定,是提高用户体验的关键。 4. 运动数据展示:结合运动主题,设计数据展示界面,如步数统计、运动量展示等。这里将引入列表展示和数据绑定的基础知识,使学习者能够将抽象的数据转化为直观的图形和表格。 5. 云开发基础:在简单的运动数据处理中引入微信云开发的概念,包括如何在小程序中调用云函数,以及如何在云数据库中进行数据的增删改查操作。这部分内容为学习者打开后端开发的大门。 6. 调试和部署:小程序开发完成之后,需要进行多轮测试以确保功能的正确性和稳定性。学习者将学习如何在微信开发者工具中进行调试,以及如何将小程序提交审核并发布上线。 整个教程注重实践操作,每一个概念和知识点都会配有实例代码和操作演示,确保学习者能够跟随教程一步步实现自己的小程序。此外,教程还会提供一些常见的问题和解决方案,帮助初学者克服开发过程中可能遇到的难题。 对于大学生而言,本教程适合作为课程的结课作业,因为它能够帮助学生巩固课堂上学到的理论知识,并通过实际动手开发一个小程序来提升实战能力。对于编程新手或自学爱好者,本教程也是一个非常好的起点,它将复杂的编程概念简化,让初学者在短时间内能够完成一个功能完善的小程序,从而激发学习的热情和兴趣。 本教程的项目实践,不仅限于“运动”主题,学习者完全可以根据个人兴趣,对小程序的主题和功能进行拓展和创新。通过微信小程序平台,每个人都有机会将自己的创意变为现实,为用户提供便捷的服务。 本教程提供了一个从零开始学习微信小程序开发的完整路径,无论你是编程新手还是希望通过项目实践来提升自己的大学生,都可以通过本教程获得宝贵的经验和技能。随着小程序生态的不断壮大,掌握小程序开发将成为越来越多开发者的重要技能之一。因此,这不仅是一个学习项目,更是一个把握未来技术趋势的起点。
2025-03-29 12:59:19 4.26MB wechat
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DeepSeek小从入门到精通教程,可以自学也可以直接用来教学
2025-03-26 16:00:34 9.7MB AI PPT
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