颜色分类leetcode 自动驾驶汽车的感知算法 Udacity自动驾驶汽车纳米学位项目感知相关项目。 概括 车道线查找 传统的计算机视觉技术，如相机校准、颜色阈值和图像包装，已用于车道线查找。 Bird eye view中的Lane Line从像素单位转换为米单位，计算得到车辆的CTE(Cross Track Error)和车道的Curvature 。 车辆检测 SVM分类器用于对车辆和非车辆进行分类， Sliding window方法用于从图像中检测车辆。 通过由当前图像帧和前一图像帧的信息组成的Heat-map来防止多重检测和误报问题。 交通标志分类 CNN（卷积神经网络）用于交通标志分类，可识别和区分43种不同类型的交通标志。 再培训后，识别交通标志的测试准确率高达 93.5%。

用SOR迭代法计算线性方程的解,并列出每次迭代结果。

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以IEEE33节点潮流计算通过simulink或matpower6.0计算两种方法为例。附已搭建simulink模型以及程序化仿真模型，附matpower6.0工具包以及资料说明书。

MPU-6000（6050）为全球首例整合性6轴运动处理组件，相较于多组件方案，免除了组合陀螺仪与加速器时间轴之差的问题，减少了大量的封装空间。当连接到三轴磁强计时，MPU-60X0提供完整的9轴运动融合输出到其主I2C或SPI端口(SPI仅在MPU-6000上可用)。 解压包包含原理图，封装，参考源码

说明： 对于给定的数个离散数据点，使用3次NURBS（非均匀有理B样条曲线）进行插值拟合。该算法程序能够反算出NURBS曲线控制点并绘制经过给定离散点的插值曲线。 (For a given number of discrete data points, the 3 NURBS (nonuniform rational B spline curve) is used for interpolation fitting. The algorithm can calculate the control point of NURBS curve and draw the interpolation curve of the given discrete point.)

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