该资源代码包含：MATLAB与Robotstudio建立socket通信（实践1），MATLAB与Robotstudio建立socket通信：GUI和class类的方式----（实践2）两篇博客中所展示内容。 主要实现的是在MATLAB中建立GUI界面，通过Socket通讯实现数据的发送，在RS中选择PC-Interface选项，建立Socket通讯接受数据。通过对数据进行分割实现机器人的运动控制。实践1是假设识别工具中心，在RS中通过offset命令实现方形运动--参考博客；实践2是通过GUI界面直接发送单关节运动数据，在RS中使用absj命令实现关节的直接驱动---具体效果参考博客内容。代码说明：（1）GUI压缩文件中包含实践2中第一个展示内容，根据西班牙那篇论文复现的部分。（2）MATLAB-RS压缩包中包含实践2中第二个展示内容。（3）MATLAB-rs-Vision压缩包中包含的是实践1中的demo代码。 运行可能遇到的问题：connect报错---在GUI界面重新输入IP和端口号。注意IP和端口号在MATLAB和RS中的一直性。

UDS诊断ECU升级刷写上位机参考代码

非课件中的版本 课件中只有查询代码 这个里面有数据库的创建 和更详细的查询 很详细 每步都有

四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类，内附实验指导书、讲解PPT、参考代码 1、实验讲解PPT 4份 实验一 线性回归模型实验指导 实验二 支持向量机模型实验指导 实验三 贝叶斯分类解决西瓜问题 实验四 基于tensorflow实现CNN文本分类 2、实验指导书 4份 实验一 线性回归实验指导书 实验二 支持向量机实验指导书 实验三 贝叶斯分类实验指导书 实验四 基于tensorflow实现cnn文本处理实验指导书 3、实验参考代码 4份 实验一 LinearRegression 实验二 SVM 实验三 bayes_classify_demo 实验四 cnn-text-classification-tf

sv中vip部分参考代码

参考文献《A Distributionally Robust Optimization Model for Unit Commitment Considering Uncertain Wind Power Generation》

实验专题部分的手撸实验一模糊动态聚类（python代码），仅供参考，内部包含完整的实验流程代码+提高部分实验代码测试

利用CodeWarrior的PE功能生成SPI模块的参考代码

accp8.0.0 SSM框架第二章参考答案.

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