移动机器人本地化使用粒子过滤器 ROS中用于移动机器人（turtlebot3_burger）定位的粒子滤波算法的实现。 内容： ->包含算法所需的里程表和激光雷达数据的文件夹 ->每个步骤都包含粒子数据的文件夹 >包含地图参数的文件夹 >绘制所选地图及其特征（障碍物） >粒子过滤器算法和里程表/激光雷达消息处理所需的函数 >粒子过滤器算法和地图表示所需的类 >节点，用于从Odometry和Lidar收集数据并将其存储在Data文件夹中 >使用“数据”文件夹在每个步骤中计算粒子，并将结果存储在“数据/估计”文件夹中，或者直接从“数据/估计”文件夹中绘制结果 注意： 从头开始实

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神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于开发的API和包，具有 一次编写，随处运行 的可移植性。 本书完整地演示了使用Java开发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。 首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 接下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断

De Casteljau的算法演示 De Casteljau的算法是一个有影响力的公式，在计算机辅助设计（CAD / CAM）领域具有重要作用。 该算法以其创建者Paul de Casteljau的名字命名，当时他在Citroën工作，该算法后来成为PierreBézier流行的Bézier曲线的基础（今天在计算机图形系统和设计软件中广泛使用）。 尽管与更直接的绘制曲线公式（例如，霍纳法和有限差分法）相比，该算法相对较慢，但该算法已被证明是用于评估多项式的​​最健壮且数值稳定的方法。 这个演示 我在2014年6月下旬至7月上旬之间的某个迷雾笼罩的地方编写了De Casteljau算法JavaScript实现。向客户推销的一项工作涉及在HTML5视频上制作弯曲字母形式的动画图，这对于使用CSS动画实现是不切实际的。 我感到有机会学习一些我一直希望自己能更好理解的东西：贝塞尔曲线是如何计算和