pyFEL Genesis 1.3 V4的无耻python克隆 描述 该项目旨在开发与Genesis 1.3 V4几乎100％兼容的软件包。 计划进行一些增强： 当存在计算加速器（如GPU，多核CPU）时，Opencl后端可加快仿真速度。 添加了以TOML和JSON格式描述输入文件的可能性 晶格元素的插件接口可简化新光束转换的创建。 加速腔和多极/组合功能磁体 并行随机发生器（PCG64），可在任意数量的MPI节点上进行可重现的仿真。 测试！！！

matlab发布代码多粒子跟踪 基于Daniel Blair和Eric Dufresne的MATLAB代码“用于胶体研究的数字视频显微镜方法”，John C. Crocker和David G. Grier，J。胶体界面科学。 179，298（1996）。 赵汉森： 教程 在此存储库中下载Zip文件以及网页中的代码： 初始化DETracker实例 tr = DETracker(); 在对话框中选择图像序列 Craft.io粒子跟踪 tr.getPTrace( pSize, intensityRatio, isShowRes, maxVel) pSize是以像素为单位的粒度initensityRatio是目标粒子的最小强度，例如，strengthRatio = 0.3表示粒子的最小强度应高于0.3 * maxIntensity isShowRes = 1表示在每个帧中显示粒子位置识别的结果，设置为0则忽略此功能maxVel确定连续两帧之间的最大位移 一个弹出窗口需要信息来确定跟踪，键入 help track 了解更多 查看结果 要获取跟踪的粒子数，请键入 tr.traceNum 要设置要在

OpenGL与粒子系统实现三维喷泉模拟 OpenGL fountain with three-dimensional simulation of particle system

智能算法 智能算法是路线规划，深度学习等等各个领域所使用的优化算法，是算法进阶之路的必备之路。 简介 主要针对总体主流的算法进行，例如遗传算法，粒子群算法，模拟重复算法，免疫算法，蚁群算法等等一系列的算法。 | |登录微信公众号：TeaUrn 开始使用 实现版本Java，Python，MatLab多版本实现。具体详细说明单击以下连接针对每个算法都有详细的说明。 联系方式： 微信公众号： TeaUrn或者扫描下方二维码进行关注。里面有惊喜等你哦~~ 捐赠 如果您觉得文章对您有所帮助，可以请作者喝 :hot_beverage: 。 支付宝/微信/ QQ

SPO_BPNN_PID：基于粒子群优化的神经网络PID控制

Unity 花瓣/树叶飘落效果 使用particle system组件实现

Prolog 用于 Particle Photon/Electron 和 RedBear Duo 的 OBD-II CAN 适配器 支持 WiFi 的 Particle Photon 或更好的蜂窝 Particle Electron 可以将您的汽车变成云连接设备！ Carloop 的 PCB 将您汽车的 CAN 总线网络连接到 Photon、Electron 和 Duo。它还提供电池电源和 GPS 以跟踪位置 特征 改编自 OpenXC 项目的高速 CAN 收发器 使用改编自 OpenXC 项目的稳健电路从OBD-II 端口获取电力 GPS连接器 堆叠的组件比传统的 90 度 PCB 安装 OBD-II 连接器更紧凑的开发套件。 由粒子平台提供支持！ 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

灰色预测模型代码matlab particle_Filter 这是python Intelligent Robotics Systems练习2：Particle Filter中的部分过滤器实现。 使用地标的移动机器人的蒙特卡洛定位考虑一个平面机器人，其三个DOF x =（x，y，θ）在大小为100×100的世界中运行。该世界包括m = {（（20，20）， （80，80），（20，80），（80，20）}，如图所示。机器人可以接受两个电机命令，一个转弯运动命令u1，（u1∈[0，2π））和一个向前运动命令u2（u2> 0）。 机器人的确定性运动模型由θ0 =θ+ u1，x 0 = x + u2 cosθ0，y 0 = y + u2 sinθ0给出。为了实现MCL算法，提供了两个Matlab类。 cWorld类定义机器人的世界，并包括绘图功能。 cRobot类初始化世界上具有任意姿势的机器人。 该类包括以下功能：•设置：设置机器人的新姿势•打印：将机器人的姿势打印到Matlab提示中•绘图：在世界上绘图机器人[不同的颜色和不同的绘图样式-“机器人”和可以选择“粒子”]•设置噪声：设置噪声

特效 风，水，影，自然，魔法，神圣，冰霜，火，大地，黑暗，奥术。 3D粒子系统。

更新 更新22/01/2020您可能有兴趣关注以观看有关计算机视觉，机器学习，深度学习和机器人技术的每周视频。 Deepgaze 2.0的更新16/07/2019稳定版本可分支2.0 。 更新20/03/2019开始在Python / OpenCV 3.0上进行移植，请检查分支2.0以获取初步版本。 更新10/06/2017文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”的PDF使用可在未来50天内免费下载 更新2017年4月6日，文章“使用卷积神经网络和自适应梯度方法在野外进行头部姿态估计”已在Pattern Recogntion（Elsevier）中接受发表。 Deepgaze CNN头部姿势估计器模块基于此工作。 更新31/05/2017新软件包。 该软件包包含用于显着性检测的算法的实现 更新22/03/2017修复了mask_analysis.py中的一个