MATLAB用拟合出的代码绘图任务参数化的高斯混合模型 任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）和回归算法的Python实现，其中示例和数据均为txt格式。 TPGMM是高斯混合模型算法，可在参考帧的位置和方向上进行参数化。 它根据参数（框架的位置和方向）调整回归轨迹。 笛卡尔空间中的任何对象或点都可以作为参考框架。 当前方法使用k均值聚类来初始化高斯参数，并使用迭代期望最大化（EM）算法使它们更接近于事实。 拟合TPGMM之后，将模型与新的框架参数一起应用于高斯回归，以通过时间输入来检索输出特征。 请观看TPGMM和GMR在训练/生成NAO机器人右臂轨迹方面的演示视频。 演示视频 相关论文： Alizadeh，T.，＆ Saduanov，B. （2017年11月）。 通过在公共环境中演示多个任务来进行机器人编程。 2017年IEEE国际会议（pp.608-613）中的《智能系统的多传感器融合和集成》（MFI）。 IEEE。 Sylvain Calinon教授从研究出版物和MATLAB实现中引用了所有数学，概念和数据： Calinon，S.（2016）任务参数化运动学习和检索智能服务机器

《基于JSP+SQL的智能交通道路管理系统》 在当今社会，随着城市化进程的加速，交通管理成为城市管理的重要环节。为了提升交通效率，减少交通事故，智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）应运而生。本项目是基于JSP技术和SQL数据库构建的智能交通道路管理系统，旨在实现对交通数据的高效采集、存储、分析和应用。 JSP（JavaServer Pages）是一种动态网页技术，由Java语言编写，能够与后端服务器进行交互，为用户提供实时、动态的网页内容。JSP的优势在于其与Java语言的紧密结合，能够方便地调用Java类库，实现复杂的业务逻辑。在本系统中，JSP主要负责用户界面的展示和用户请求的处理，通过JSP脚本和JavaBean组件实现数据的动态展示和交互功能。 SQL（Structured Query Language）是用于管理和处理关系数据库的标准语言。在这个智能交通道路管理系统中，SQL起到了关键作用，它负责存储和管理大量的交通数据，如交通流量、车辆信息、道路状况等。通过SQL查询，系统能够快速检索和更新数据，支持实时的交通监控和决策支持。 系统的具体功能可能包括以下几个方面： 1. 数据采集：系统通过各种传感器设备收集交通数据，如车流量、速度、车辆类型等，并将这些数据存储到SQL数据库中。 2. 数据处理：系统对收集的数据进行分析处理，例如计算平均车速、预测交通拥堵等，为决策提供依据。 3. 实时监控：通过JSP页面展示当前的交通状态，如地图上标注的车辆位置、交通流线等，用户可以实时查看道路情况。 4. 警告提示：当检测到异常情况，如交通事故或交通堵塞，系统能自动触发警告，提醒相关部门及时处理。 5. 报表生成：系统可自动生成交通统计报表，如日/周/月的交通流量报告，供管理者参考。 6. 决策支持：基于历史数据分析，系统可提供优化建议，如调整信号灯控制策略，以提高道路通行能力。 7. 用户管理：系统还包含用户权限管理模块，确保数据的安全性，不同级别的用户可访问不同的功能和数据。 在开发过程中，"任务书"会详细列出项目的目标、任务分解、进度安排等；"论文"则会全面介绍系统的架构设计、技术选型、实现过程和效果评估；"外文翻译"可能是参考了国外先进的交通管理系统技术；"开题报告"阐述了研究背景、意义、研究内容和方法；"文献综述"则总结了前人在此领域的研究成果，为项目提供了理论基础。 这个基于JSP+SQL的智能交通道路管理系统是现代城市交通管理的有力工具，它利用先进的信息技术，实现了交通数据的智能化管理和应用，对提升城市交通效率、保障交通安全具有重要意义。

《基于VR-Forces仿真平台的多无人机协同任务规划仿真系统》 在现代科技领域，无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）的应用日益广泛，涵盖了军事、民用等多个领域。随着无人机技术的发展，如何有效地进行多无人机协同任务规划成为了一个重要的研究课题。VR-Forces作为一款强大的三维虚拟现实仿真平台，为实现这一目标提供了理想的解决方案。 VR-Forces是由VBS（Virtual Battlespace）系列软件开发商 Bohemia Interactive Simulations 开发的一款高级仿真软件，它集成了复杂的物理模型、网络通信和任务规划功能，能够模拟各种作战环境和场景，为多无人机协同任务的仿真提供了坚实的基础。 多无人机协同任务规划主要涉及以下几个关键知识点： 1. **协同决策与任务分配**：在多无人机系统中，如何高效地分配任务、避免冲突、确保任务完成效率是核心问题。这需要建立一套智能决策算法，例如基于遗传算法或粒子群优化的任务分配策略，以实现无人机间的最优协同。 2. **通信网络建模**：无人机之间的通信网络是协同作业的神经网络，需考虑信道质量、传输距离、干扰等因素。在VR-Forces中，可以模拟真实的无线通信环境，评估不同通信协议对任务执行的影响。 3. **路径规划与避障**：每个无人机需要有独立的路径规划能力，同时能实时调整路线以避开障碍物。A*算法、Dijkstra算法等路径规划方法在此场景中有广泛应用，结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，能实现自主导航和避障。 4. **虚拟现实环境**：VR-Forces提供高逼真的3D环境，使得无人机操作者能在近似真实的环境中进行任务规划和训练，提高任务执行的准确性和安全性。 5. **仿真与验证**：通过VR-Forces平台，可模拟各种复杂环境和紧急情况，测试多无人机系统的应对策略，及时发现并修正潜在问题，提升系统的稳定性和可靠性。 6. **实时监控与控制**：无人机任务执行过程中，需要实时监控无人机状态和任务进度，确保任务按照预设计划进行。VR-Forces支持实时数据交互和可视化监控，为指挥员提供了直观的决策支持。 7. **安全性与隐私保护**：在多无人机协同任务中，数据安全和隐私保护同样重要。必须采取加密措施，防止数据泄露，同时设计防干扰和抗破解的通信机制。 通过VR-Forces平台，我们可以构建一个全面的多无人机协同任务规划仿真系统，对各个关键技术进行深入研究和验证，为实际应用提供理论支持和技术储备。这种仿真系统的应用不仅可以优化无人机的任务执行，还可以在培训、测试和战术规划等方面发挥巨大作用。

随着Triple-play业务的发展，除了上网等数据业务外，话音和视频业务也需要统一承载在网络层面上，这就对业务传送网络的质量提出了更高要求。运营商关注的重点已经从提供带宽转向提供电信级的宽带运营，关注如何对带宽进行灵活调度，如何简化网络结构，如何完善网络管理，如何提供不同等级的 QoS保证，从而使整个网络能够充分满足业务需求，并保证传送网具有较高的带宽利用率。 标题“Triple-play：光传送网的新任务”指出的是在信息技术领域中，随着Triple-play服务的兴起，光传送网络正面临新的挑战和需求。Triple-play业务指的是整合了互联网、电话和电视三项服务的套餐，旨在为用户提供全方位的通信体验。这种业务模式在全球范围内，尤其是在欧美和中国，已经成为电信运营商提升竞争力和经济效益的重要手段。 描述中提到，Triple-play服务对网络的性能和可靠性提出了更高的标准。网络必须保证极高的可用性，至少达到99.999%的稳定性，确保无故障运行时间。网络需要具备强大的保护机制，能在极短时间内（毫秒级别）恢复服务，以应对可能的中断。此外，由于话音和视频业务对延迟、抖动和丢包率有严格要求，因此网络必须能提供良好的服务质量（QoS）保证，如时延不超过40毫秒、抖动不超过10毫秒、丢包率不超过0.1%。另外，随着视频业务的需求增长，网络带宽的扩展性和设备处理能力也需要相应增强，同时还需要支持特定的业务功能，例如IPTV中的组播能力。 从QoS的角度看，传统的宽带网络，如ADSL，由于其设计目的主要针对浏览和下载等低QoS要求的应用，因此在承载Triple-play服务时存在不足。然而，随着话音和视频服务的集成，运营商的关注点已从单纯提供带宽转向提供电信级的宽带服务，强调带宽的灵活调度、网络结构的简化、管理的完善以及不同级别的QoS保证，以满足Triple-play服务的需求，同时优化带宽利用率。 光传送网，特别是多业务传输平台（MSTP）和波分复用（WDM）技术，成为了承载Triple-play业务的理想选择。MSTP可以通过增加数据单板来扩展宽带接入，实现广度和深度覆盖。深度覆盖则依赖于MSTP的以太网交换、弹性分组环（RPR）和多协议标签交换（MPLS）等技术，实现带宽的统计复用和精细管理。WDM系统以其海量带宽和灵活性，通过多业务光传输单元（OTU）、T-MUX等技术，能高效地处理大颗粒业务，降低了建网成本并提高了资源利用率。 采用光网络承载Triple-play业务，不仅能提高网络监控和维护能力，减少业务选择的风险，还能实现降低资本支出（CAPEX）和运营支出（OPEX），实现统一建网和按需建设的策略，以适应全业务竞争的市场环境。因此，MSTP和WDM是降低运营成本的理想解决方案，能有效支持Triple-play服务的高效、稳定运行。

在本实验中，我们将深入探讨电商网站前端页面的内容编写，这是国开电大《WEB开发基础》课程形考任务1的重要部分，旨在帮助学生掌握基本的网页开发技能。实验1的核心目标是创建一个功能完善的电商网站前端界面，这涉及到HTML、CSS以及可能的JavaScript等前端技术的运用。 一、HTML结构构建 HTML（HyperText Markup Language）是网页内容的基础，用于定义网页的结构。在电商网站中，我们需要创建如下主要元素： 1. 页面头部：包括标题、元信息和链接资源（如CSS样式表和JavaScript文件）。 2. 导航栏：提供网站各个部分的快速访问链接。 3. 主体区域：展示商品分类、推荐产品、搜索功能等。 4. 侧边栏：可以包含购物车、用户登录注册、广告等辅助信息。 5. 底部：包含版权信息、联系方式和网站地图等。 二、CSS样式设计 CSS（Cascading Style Sheets）用于控制网页的布局和视觉表现。在电商网站设计中，我们需要注意以下几点： 1. 响应式设计：确保页面在不同设备上都能良好显示。 2. 色彩搭配：选择符合品牌形象且易于阅读的颜色方案。 3. 字体选择：合理设置字体大小、行高和字间距，提高可读性。 4. 布局管理：使用网格系统或Flexbox、Grid布局，实现灵活多变的页面布局。 5. 图片优化：使用适当的图片格式，控制文件大小，提高加载速度。 三、JavaScript交互功能 为了提升用户体验，前端开发通常会用到JavaScript来实现动态效果和交互功能，例如： 1. 搜索功能：实时反馈搜索结果，提供筛选和排序选项。 2. 购物车：添加、删除商品，计算总价，显示购物车状态。 3. 滚动加载：当用户滚动到页面底部时，自动加载更多内容。 4. 表单验证：在用户提交信息前进行数据有效性检查。 5. 动画效果：如滑动导航、过渡效果等，增强视觉吸引力。 四、SEO优化 为了提高搜索引擎的可见性，前端开发也需要考虑SEO（Search Engine Optimization）： 1. 元标签：如title、description、keywords，帮助搜索引擎理解页面内容。 2. URL结构：清晰、简洁的URL有利于爬虫抓取和用户理解。 3. 内容可爬性：确保文本内容不被CSS或JavaScript隐藏。 4. 加速移动页面（AMP）：对于移动用户，使用AMP技术可提升加载速度。 通过本实验，学生将能够运用HTML、CSS和JavaScript构建一个基本的电商网站前端页面，同时了解和实践网页设计的最佳实践，包括响应式设计、交互功能实现和SEO优化。这将为他们进一步学习更复杂的前端框架和技术奠定坚实基础。

国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商网站前端页面内容编写】 国开电大《WEB开发基础》实验1 【电商

国家开放大学Java语言程序设计形考任务4包括源代码和作业报告 下载直接交作业就可以

国家开放大学Java语言程序设计形考任务3 包括源码和作业报告

哈工大教务处评教浏览器自动脚本 使用场景： 在教务处网站中有学生评价一项，每个学期都要进行，而且需要填的选项较多，任务量较大 由评课评教材，评价教与学状态，评价实验课，综合评价教师四个部分组成 其中前三个部分工作量具体，可以使用脚本自动填写，评价教师部分个人觉得用脚本瞎评价是对老师工作付出的不尊重，就没有提供相应的脚本 使用方法： 1、打开评教的页面，在评教页面打开浏览器的调试工具 2、在中有三个代码块，分别对应评教的评课评教材，评价教与学状态，评价实验课 三个部分的代码，将每个部分的代码分别复制到对应评教页面的控制台(console)中，按回车执行，就可以看到页面里的所有选项都已经填好了。 附各种平台和各种浏览器打开控制台的快捷键 谷歌浏览器(Chrome) Windows: Ctrl + Shift + J F12 键 Mac: Cmd + Option + J 火狐浏览器(firef

对于众包任务根据已执行的任务信息，进行重新定价优化。首先用线性回归分析，发现线性回归解决不了该问题，转而使用神经网络进行回归分析，回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型，去预测那些原本未完成并修正单价后，他们中可能完成的任务数。结果发现，经过优化定价后，未完成的任务可能完成数会增加53个，而未完成任务的总体金额优化前后却省了42