自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

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Mouse without Borders (无界鼠标)是微软推出的免费工具，它也可以让你实现使用一套键盘与鼠标同时控制多台不同的电脑，让你的鼠标指针可以在它们不同的屏幕之间穿梭，非常的方便实用！同时解决了Synergy的不足之处，只能在不同电脑间拷贝粘贴文本，不能拷贝文件，而Mouse without Borders就解决了这个问题，无界鼠标最多可以把四台PC电脑连接在一起，用户可以用一个鼠标在不同电脑上完成复制、粘贴、拖拽等操作，感觉就像在用同一台电脑一样。除了支持文件操作之外，“无界鼠标”还可以让用户通过该软件在一台电脑上登录到所有其他相连接的电脑上。

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在遥感应用中,运用MODTRAN软件求解大气透过率的参数比较多,而大气中各个参量的变化和不均匀性,给大气透过率和地表温度的计算带来很大的不便。文中基于大气上界的太阳日辐射,提出基于大气整体透过率的建模思想,以太阳能量子穿过大气到达地表损失的能量与大气上界的太阳常数比值作为大气透过率的近似解,通过建立地表热传导的线性方程,实现了地表温度求解。

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matlab的闯红灯检测系统（交通信号灯违章检测，汽车违章，GUI界面，定位红绿灯，红灯的时候开始检测汽车，违章即预警发出，带界面GUI，详细步骤）

完整英文电子版 IEC 60721-2-1：2013 Classification of environmental conditions – Part 2-1：Environmental conditions appearing in nature – Temperature and humidity -（环境条件分类 - 第 2-1 部分：自然界中出现的环境条件 - 温度和湿度）。

分支定界算法求解0-1背包问题（附MATLAB代码） 1.0-1背包问题描述 2.数学模型 3.线性规划松弛最优解 4.实例讲解 5.MATLAB代码

分支定界法（branch and bound）是一种求解整数规划问题的最常用算法。这种方法不但可以求解纯整数规划，还可以求解混合整数规划问题。分支定界法是一种搜索与迭代的方法，选择不同的分支变量和子问题进行分支。对于两个变量的整数规划问题，使用网格的方法有时更为简单。 [1] 通常，把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集，称为分支；并且对每个子集内的解集计算一个目标下界（对于最小值问题），这称为定界。在每次分枝后，凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝，这样，许多子集可不予考虑，这称剪枝。这就是分枝定界法的主要思路。