智能车PID_算法实现原理讲解

本教程是由广西数字证书认证中心有限公司制作，清晰的讲述了数字证书的定义，数字证书的用途，以及数字证书的技术原理。

很全面，很深刻的卷积神经网络（CNN）原理讲解。

文中讲解了CRC算法的基本原理与实现方法，并且由简单到难得对算法算法进行升级。还提供了相关的源代码。对于理解CRC算法很有帮助

升压和降压电路，就是指电力电子设计当中常说的BUCK/BOOST电路。这两种电路经常一起出现在电路设计当中，BUCK电路指输出小于电压的单管不隔离直流变换，BOOST指输出电压高于输入电压的单管不隔离直流变换。作为最常见也比较基础的两种电路，本篇文章就主要对这两种电路的原理进行了讲解。

汉诺塔-汉诺塔的非递归实现源码和原理讲解---从网上整理的

BLDC电机驱动基础原理讲解

段式LCD液晶驱动的原理和方法讲解，给出了基于SH69P54作为驱动芯片的应用案例。

这里给出了LPP局部保持投影在matlab中的算法实现，以及LPP的原理讲解，希望对想要学习这方面知识的人有所帮助

【概述】 遗传算法是一种大致基于模拟进化的学习方法 假设通常被描述为二进制位串，也可以是符号表达式或计算机程序 搜索合适的假设从若干初始假设的群体或集合开始 当前群体的成员通过模拟生物进化的方式来产生下一代群体，比如随机变异和交叉 每一步，根据给定的适应度评估当前群体中的假设，而后使用概率方法选出适应度最高的假设作为产生下一代的种子 遗传算法已被成功用于多种学习任务和最优化问题中，比如学习机器人控制的规则集和优化人工神经网络的拓扑结构和学习参数 本章主要介绍了基于位串描述假设的遗传算法和基于计算机程序描述假设的遗传编程 【动机】 遗传算法（GA）是一种受生物进化启发的学习方法，它不再是从一般到特殊或从简单到复杂地搜索假设，而是通过变异和重组当前已知的最好假设来生成后续的假设 每一步，更新被称为当前群体的一组假设，方法是使用当前适应度最高的假设的后代替代群体的某个部分 这个过程形成了假设的生成测试的柱状搜索，其中若干个最佳当前假设的变体最有可能在下一步被考虑