内容概要：本文深入探讨了自动驾驶Lattice规划算法的关键步骤，包括轨迹采样、轨迹评估和碰撞检测。详细介绍了Matlab和C++两种语言的具体实现方法及其优缺点。文中不仅提供了完整的代码示例，还涵盖了VS2019编译环境配置以及QT5.15用于可视化的集成方式。此外，文章新增了轨迹预测模块和从MAT文件加载场景的功能，进一步增强了系统的灵活性和实用性。 适合人群：对自动驾驶技术感兴趣的开发者，尤其是有一定编程基础并希望深入了解路径规划算法的人群。 使用场景及目标：适用于研究机构、高校实验室以及相关企业的科研和技术开发项目。主要目标是帮助读者掌握Lattice规划算法的核心原理，并能够基于现有代码进行扩展和优化。 其他说明：文章强调了理论与实践相结合的学习方法，鼓励读者动手实验，通过修改参数观察不同设置对最终规划结果的影响。同时为后续使用强化学习进行自动调参埋下了伏笔。

内容概要：本文深入探讨了自动驾驶领域的Lattice规划算法，重点讲解了轨迹采样的方法、轨迹评估的标准以及碰撞检测的技术细节。文中不仅提供了详细的理论解释，还给出了Matlab和C++两种不同编程语言的具体代码实现，便于读者理解和实践。此外，文章还介绍了如何利用Qt5.15进行可视化操作，并新增了优化绘图、轨迹预测模块和支持自定义场景加载等功能，进一步增强了算法的应用性和灵活性。 适用人群：对自动驾驶技术感兴趣的科研人员、工程师以及有一定编程基础的学习者。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动驾驶系统的人群，旨在帮助他们掌握Lattice规划算法的核心原理和技术实现，提高实际项目中的应用能力。 其他说明：文章提供的代码可以在Visual Studio 2019环境下编译运行，支持通过MAT文件加载不同的测试场景，有助于快速验证算法的有效性并进行改进。

本文详细介绍了在联想小新Air-pro13上因Windows更新导致生物识别设备驱动丢失或被卸载后的解决方案。首先，用户需在文件资源管理器中定位到C:WindowsSystem32WinBioPlugInsFaceDriver目录，找到HelloFace.inf文件并右键安装。安装完成后重启系统，检查设备管理器是否恢复生物识别设备。若出现未知设备，需手动浏览电脑以查找驱动程序。此外，文章还提到可能遇到的兼容性问题及解决方法，包括使用pnputil工具重新安装驱动，以及如何以管理员身份运行cmd.exe解决窗口闪退问题。最终，用户成功恢复了人脸识别功能。 生物识别技术是现代信息技术中的一项重要技术，其中人脸识别技术已经广泛应用于各种场景。在实际使用过程中，用户可能会遇到驱动丢失或者卸载的问题，尤其是在进行系统更新后，这会导致生物识别设备无法正常工作。本文详细介绍了在联想小新Air-pro13上因Windows更新导致生物识别设备驱动丢失或被卸载后的解决方案。 用户需要在文件资源管理器中定位到特定的目录，找到并安装HelloFace.inf文件。这一过程是恢复生物识别设备的关键步骤，用户需要确保操作的准确性。安装完成后，重启系统，检查设备管理器是否恢复生物识别设备。在这一过程中，用户需要注意观察设备管理器中的设备状态，以确保驱动恢复成功。 如果在设备管理器中发现有未知设备，用户需要手动浏览电脑以查找驱动程序。这一步骤可能会涉及到对电脑文件系统的深入理解和操作，用户需要根据自己的设备类型和系统情况，找到相应的驱动程序进行安装。这一过程可能比较复杂，但只要用户按照正确的步骤操作，就有可能成功恢复生物识别设备。 在使用过程中，用户可能会遇到各种兼容性问题。为了解决这些问题，文章提出了使用pnputil工具重新安装驱动的方法。这一工具是Windows系统中用于管理设备驱动的一个重要工具，用户可以通过它来解决驱动的兼容性问题。此外，如果用户在使用过程中遇到窗口闪退的问题，可以尝试以管理员身份运行cmd.exe来解决。这一方法可以提升用户的操作权限，从而有效解决兼容性问题。 最终，通过上述方法的实施，用户能够成功恢复在联想小新Air-pro13上的人脸识别功能。这一过程不仅涉及到了设备驱动的安装和恢复，还涉及到对系统工具的使用和操作权限的管理，是对用户操作能力的一次考验。通过这一过程，用户不仅可以恢复生物识别设备的功能，还可以提升自己的电脑操作技能。

本文介绍了QMT量化实战系列中的多因子策略，该策略支持自定义筛选与排序，实测年化收益超过100%。策略通过Tushare获取数据并合成因子，包括市盈率、市净率、股息率等多个指标。筛选逻辑排除了ST股票、上市天数不足的股票以及特定板块的股票。排序逻辑支持多因子自定义排序，并为各因子分配独立权重。交易逻辑包括卖出和买入策略，卖出逻辑基于股票排名，买入逻辑则根据账户总资产均分资金。文章还提供了后续扩展方向，如月份择时和止盈止损。 QMT量化实战系列中的多因子策略是一套利用计算机算法来指导股票交易的系统方法。该策略的核心在于通过合成多个股票分析指标来筛选优质股票并进行排序，其中包括市盈率、市净率、股息率等关键财务指标。通过精确的数据来源，如Tushare，这些指标得以有效获取并加以应用。 在策略的执行过程中，排除了风险较高的ST股票、上市时间较短的股票以及特定板块的股票，以减少非市场性风险。在排序方面，策略支持自定义排序方式，允许投资者为不同因子分配权重，以便进行更为精准的股票筛选。此外，交易逻辑部分包含了卖出和买入策略，卖出基于股票排名决定，而买入策略则采用总资产均分资金的方式。 文章详细介绍了如何通过该策略获取超过100%的年化收益，同时也不忘指出实际操作中可能遇到的风险以及策略的局限性。此外，还提及了策略未来可能的扩展方向，包括月份择时和止盈止损等风险管理策略，以期在实战中取得更稳定的收益。 这种多因子策略的应用不仅需要投资者具备一定的量化交易知识，还要求他们能够熟练操作QMT这类量化交易平台。多因子策略通过量化模型，将市场经验抽象化，用数学语言表达交易逻辑，从而实现客观、系统的投资决策过程。该策略提供了一种科学的方法来挑选和评估股票，这有助于投资者在日益复杂的金融市场中寻找投资机会。 策略的开发与实施是一个复杂的过程，需要精通编程、金融理论和市场分析。尽管量化交易在提高效率和分析深度方面具有优势，但同时也需要投资者对策略进行不断的测试和优化，以适应市场变化，保证策略的持续有效性。量化交易的门槛相对较高，但是它的灵活性和可扩展性也为投资者提供了广阔的定制空间。 多因子策略虽然在实测中表现出色，但投资者应当意识到任何投资策略都无法完全消除市场风险，投资决策应基于全面的分析和审慎的考量。通过不断学习和实践，投资者可以更加熟练地掌握这种策略，并在实际交易中实现风险管理和收益最大化的目标。

在现今，计算机技术在不断发展，Web 技术也随之不断的发展，产生了许多方法来解决动态页面的生成问题，目前用于声称动态网页的技术有CGI、ASP、PHP及JSP。JSP技术可以为做动态网页的创建提供一个更加方便快捷的方法。JSP 是Java Server Page 的缩写，是Sun 公司于1999年6月推出的新技术，该技术由Sun 公司主导，采取了了一些在电脑的软件与硬件、数据库、还有通信等领域的多个家厂家的建议与意见而一起制定出来的一种在Java与Web基础上的一种动态的网页技术。 JSP技术与之前传统的网页制作技术相比较，它有着明显的优点。JSP 不像CGI、ISAPIH 和NSAPI 那样难于编写和维护，不像PHP 那样只能适应中小流量的网站，也不像ASP 那样受到跨平台的限制，JSP 体现了当今最先进的网站开发思想。 在服务器端接收到客户端发送出来的请求时，开始运行的程序段，接下来将JSP文件中的代码还有代码在运行之后效果同时回馈给用户。通过Java文件的插入能够对数据库、网页的一系列多重的定向等运行，从而满足构建动态网页所需要的程序。JSP是Servle的一种动态表现，而且都可以通过服务器端来运行。由于能够将一个HTML文本返回给用户端，所以用户端具备浏览器就可以进行浏览。HTML程序与穿插在其内部的Java程序可以共同构建动态的JSP网页。在服务器被用户的客户端访问的时侯，能够同时处理相应的Java代码，然后将产生的HTML页面再返回给用户端的浏览器。JSP的设计关键是Servlet，通常大型的Web应用程序的设计成果也通过Java Servlet与JSP相结合来实现的。JSP既拥有了方便快捷的Java程序，又统统的面向用户，既实现了平台的无关性危险还比较小，可以具备互联网的全部优势。

Microsoft Rewards Farmer是一款开源工具，旨在通过自动化脚本帮助用户轻松完成微软奖励计划的日常任务，从而积累积分。该项目基于Python和Selenium库，模拟用户网页交互行为，实现自动登录、点击任务和验证码验证等功能，并结合schedule库定时执行任务。其优势包括节省时间、稳定积分收入、开源免费、易于配置和安全可靠。特别适合时间有限或希望最大化积分收益的用户。项目还提供详细文档和社区支持，确保与微软奖励计划同步更新。 Microsoft Rewards Farmer是一款开源的自动化脚本工具，其核心功能是帮助用户自动化地完成微软奖励计划中的日常任务，从而实现积分的积累。它基于Python语言编写，并使用了Selenium库，这使得它能够模拟用户的网页交互行为，执行诸如自动登录、点击任务和验证码验证等操作。为了进一步增强用户体验，该项目还整合了schedule库以支持任务的定时执行。 该工具的优势十分明显。它极大地节省了用户的时间，用户不再需要手工完成繁琐的日常任务，只需一键启动脚本，就可以让工具自动完成任务。通过持续稳定的自动化执行，用户可以获得稳定的积分收入，这对于希望最大化积分收益的用户来说，是一个极大的吸引力。此外，Microsoft Rewards Farmer作为开源免费项目，对所有用户开放，不涉及任何费用，并且配置简单，易于上手。项目的安全性和可靠性也经过了精心设计，以确保用户账户的安全和积分获取的正当性。 特别地，该工具针对那些时间有限，但又希望通过参与微软奖励计划来获取积分的用户群体，提供了一种高效的解决方案。无论是工作繁忙的职场人士，还是其他忙碌的用户，都可以借助这一工具，以最小的时间投入，获取稳定的微软积分。 项目团队还提供了详细的用户文档和一个活跃的社区支持，这不仅帮助新用户快速了解和上手工具的使用，也确保了工具能与微软奖励计划的最新动态保持同步。无论是工具的更新，还是微软奖励计划规则的变动，用户都可以通过社区和文档获得及时的指导和帮助，确保自己的积分策略始终处于最佳状态。 在技术实现方面，Microsoft Rewards Farmer采用Python编程语言，利用其强大的库生态系统，尤其是Selenium库，为自动化任务的实现提供了稳定的技术支持。Python语言的易读性和简洁性，使得该项目的代码结构清晰，便于开发者维护和用户理解。而Selenium库的使用则赋予了工具跨浏览器自动操作的能力，覆盖了多种主流浏览器，确保用户可以在不同的环境下使用该工具。 此外，使用schedule库实现的定时任务功能，为用户提供了灵活的任务管理能力。用户可以根据自己的时间安排和积分计划，设定最佳的任务执行时间，从而在保证日常任务完成的同时，也避免了对正常生活和工作的干扰。这种灵活的定时任务机制，大大提升了积分获取的效率和便捷性。 Microsoft Rewards Farmer项目是一个集自动化、定时任务、开源共享以及社区支持于一体的全方位解决方案，它为用户提供了高效、安全、便捷的方式来积累微软积分，同时也不断优化更新，以适应不断变化的微软奖励计划规则。该工具的出现，无疑为那些希望利用微软平台获取积分的用户，提供了一个强有力的辅助工具，极大地丰富了用户与微软平台互动的方式和可能性。

文章介绍了在ruoyi-vue-pro项目中引入ai模块时遇到的报错问题，具体报错信息为无法找到cn.iocoder.boot:yudao-module-ai-biz:pom:2.4.1-jdk8-SNAPSHOT依赖项。解决方法是通过前往yudao-server的pom文件，打开相关注释来解决依赖问题。该问题可能与依赖仓库配置或版本冲突有关，通过简单的配置调整即可解决。 在进行基于ruoyi-vue-pro项目开发时，开发者可能会遇到需要引入AI模块的情况。这一过程中，可能会遇到一些技术上的挑战，尤其是在处理项目依赖的时候。其中，一个常见的问题就是无法找到指定版本的cn.iocoder.boot:yudao-module-ai-biz:pom:2.4.1-jdk8-SNAPSHOT依赖项。这个依赖项是AI模块的核心部分，如果不能正确地解决此依赖问题，整个项目的AI功能可能都无法正常运行。 遇到这类问题时，通常的解决方法是检查项目的Maven依赖管理文件pom.xml，特别是yudao-server的pom文件。开发者需要确认是否有相关的依赖项被注释掉了，或者版本号是否正确。有时候，版本号的不一致可能会导致Maven无法正确解析依赖。在这种情况下，开发者需要确保使用的依赖项版本与项目中其他模块版本保持兼容，或者尝试使用项目开发者提供的最新版本。 除了依赖项版本不一致的问题，还可能涉及到依赖仓库的配置问题。在Maven中，如果指定的仓库不可用，那么依赖项就无法被下载，从而导致构建失败。遇到这种问题时，开发者需要检查Maven的settings.xml文件，确保仓库配置正确，并且网络可以正常访问这些仓库。 此外，开发者还需要检查是否有版本冲突的问题。有时候，不同的模块之间可能存在版本不兼容的问题，这需要开发者仔细检查各模块的依赖关系，确保所有模块之间能够和平共处。有时候，解决版本冲突需要升级或降级某些模块的版本，以便与主项目或其他模块兼容。 解决完依赖问题后，项目应该能够正常构建并运行。然而，这个过程也可能暴露出其他潜在的问题，如代码中的硬编码问题或者配置文件中的错误。因此，即使解决了直接的依赖问题，开发者也应当全面检查整个项目，确保所有配置都正确无误。 在实际开发过程中，了解和掌握Maven的依赖管理机制是非常重要的。它不仅可以帮助开发者解决项目中的依赖问题，还可以通过熟练使用Maven仓库管理和项目构建过程，提升开发效率和项目质量。 考虑到上述问题的复杂性，开发者在遇到类似问题时，应当仔细阅读官方文档，了解各个模块的具体功能和依赖关系。同时，也可以参考社区论坛和开发者群体中的经验分享，了解他人是如何解决类似问题的。通过这些信息，开发者可以更快地定位问题所在，并采取有效的措施进行修复。 此外，与依赖管理紧密相关的是项目的持续集成和持续部署(CI/CD)流程。在这些流程中，依赖管理是非常重要的一环。良好的CI/CD实践可以帮助开发者更频繁、更快速地部署代码，同时也能够确保代码质量。因此，开发者也需要熟悉并应用这些现代软件开发的实践方法，以提升开发效率和软件质量。 对于遇到的技术问题，记录和总结是非常必要的。开发者在解决完依赖问题后，应当记录下解决问题的过程和最终方案，这样不仅可以帮助自己在未来遇到类似问题时快速解决，也可以为团队或社区中的其他开发者提供参考。 综合上述内容，可以看出，解决ruoyi-vue-pro项目中引入AI模块时遇到的报错问题，不仅需要对依赖项进行详细的检查和配置，还需要掌握与之相关的软件开发知识和工具使用经验。通过遵循正确的开发流程和最佳实践，开发者可以有效地解决这类技术问题，并提升项目的整体质量和开发效率。

自动驾驶多传感器联合标定系列：激光雷达到相机图像坐标系标定工程详解，含镂空圆圆心检测及多帧数据约束的外参标定方法，附代码注释实战经验总结,自动驾驶多传感器联合标定系列之激光雷达到相机图像坐标系的标定工程 ， 本提供两个工程：基于雷达点云的镂空标定板镂空圆圆心的检测工程、基于镂空标定板的激光雷达到相机图像坐标系的标定工程。 其中镂空圆圆心的检测是进行lidar2camera标定的前提。 lidar2camera标定工程中带有多帧数据约束并基于Ceres非线性优化外参标定的结果。 这两个工程带有代码注释，帮助您对标定算法的的理解和学习。 实实在在的工作经验总结 ,核心关键词： 1. 自动驾驶 2. 多传感器联合标定 3. 激光雷达到相机图像坐标系标定 4. 镂空标定板 5. 圆心检测 6. lidar2camera标定 7. 多帧数据约束 8. Ceres非线性优化 9. 外参标定 10. 代码注释 用分号分隔的关键词结果为： 自动驾驶;多传感器联合标定;激光雷达到相机图像坐标系标定;镂空标定板;圆心检测;lidar2camera标定;多帧数据约束;Ceres非线性优化;外参标定;代

内容概要：本文详细介绍了基于变步长扰动观察法的光伏发电及其并网逆变仿真模型的研究。文章从光伏发电技术的基本原理入手，逐步讲解了变步长扰动观察法的应用，以及如何利用MATLAB搭建仿真模型的具体步骤。通过信号处理工具箱和图形绘制工具箱的帮助，完成了光伏电池输出特性的模拟、并网逆变器电路模型的构建，并进行了仿真结果的分析，确保模型的准确性、可靠性和有效性。 适合人群：从事电力电子、新能源发电领域的研究人员和技术人员，尤其是对光伏发电系统有浓厚兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏发电系统动态行为的研究人员，旨在通过MATLAB仿真模型的搭建，提高对光伏发电及其并网逆变系统的认识和理解。 其他说明：文中提供了具体的实现步骤和示例代码，有助于读者在实践中进行模型的开发和优化。

双向DC DC蓄电池充放电储能matlab simulink仿真模型，采用双闭环控制，充放电电流和电压均可控，电流为负则充电，电流为正则放电，可以控制电流实现充放电。 （1）可通过电流环控制电池充放电电流（电流闭环） （2）可通过电压环控制电池两端充放电电压（电压闭环） 双向DC DC蓄电池充放电储能系统的仿真模型研究，是现代电子科技领域中的一个重要课题。该系统能够实现能量的双向转换，即既能将电能存储为化学能，又能将化学能转换回电能，广泛应用于电动汽车、可再生能源存储以及电网调节等多种场合。随着对能源高效利用和可持续发展的需求不断增长，对双向DC DC蓄电池充放电储能系统的控制与仿真研究变得尤为重要。 在本仿真模型中，采用了双闭环控制策略，这是一种先进的控制方法，通过内环控制电流和外环控制电压，实现了对充放电过程的精确控制。具体来说，电流闭环控制负责维持电池充放电电流的稳定，而电压闭环控制则保证了电池两端电压的恒定。通过这种结构，可以根据需要灵活地调整充放电电流，以实现对储能系统的优化管理。 在充放电过程中，根据电流的方向可以判断出电池是在充电还是在放电状态。当电流为负值时，表示电池正在接受电能，即充电状态；反之，当电流为正值时，则意味着电池正在释放电能，即放电状态。通过精确控制电流的大小和方向，可以有效地管理电池的能量存储和输出，保证电池在最佳状态下工作，延长其使用寿命。 仿真模型的开发涉及到多个技术领域，包括电力电子技术、控制系统理论、储能材料学以及计算机科学等。在MATLAB/Simulink环境下进行模型搭建和仿真实验，可以直观地观察到电池充放电过程中的各种动态行为，这对于验证控制算法的性能，优化系统参数，提高系统稳定性和可靠性都具有重要意义。 此外，通过查阅相关文献和分析仿真结果，研究人员能够深入理解双向DC DC蓄电池充放电储能系统的运行机制，为实际电池管理技术的开发和应用提供理论支持和技术指导。例如，通过仿真模型的分析，可以对电池充放电过程中的能量损失进行评估，优化电池组的充放电策略，减少能量损耗，提升系统的整体效率。 双向DC DC蓄电池充放电储能系统及其仿真模型的研究，不仅能够为电池管理系统的设计和优化提供科学依据，而且对于推动储能技术的发展、实现能源的高效利用具有重要的现实意义。随着相关技术的不断进步，未来双向DC DC蓄电池充放电储能系统将在更多领域得到广泛应用，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。