广义分配 广义分配问题的近似算法

关节空间规划规划matlab代码Robot-Modelling-Control-and-Programming-Assignment-2 作业 2：雅可比矩阵、轨迹规划和机器人编程 雅各比安 使用机械手的雅可比矩阵，我们可以根据关节空间中的速度计算笛卡尔速度中的速度。 解释机械手的 J0 和 Jn 之间的区别是什么，当它们用于计算关节速度之外的笛卡尔速度时 你如何将 J0 转换为 Jn ？ 为什么根据帧 {0} 进行计算很重要？ 轨迹规划 您的任务是规划由机器人完成的焊接轮廓。 执行此操作的机器人在其最后一个连杆上连接了一个焊枪。 ABB 机器人编程：快速编程 问题在“Questions_RMCP_Assignment_2.pdf”中，答案在“RMCP - A2”中。 Matlab 文件“Trajectory_RMCP_Assignment.m”包含 matlab 代码雅可比和轨迹规划。

CS231n的Assignment, 用Python3.6.3写的，大家可以参考一下，

兰州大学数据挖掘与大数据分析 Assignment 3 数据集（10 分） • 从UCI dataset repository 中下载以下数据集 –（5 分）IRIS –（5 分）Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set 下载以后，仔细阅读数据集的使用说明，理解其用途及每一列数据的含义。 随机森林和AdaBoost（60 分） •（30 分）分类任务：分别对两个数据集按照自己设定的比例进行训练集、测试集的划分，使 用训练集分别训练随机森林模型跟AdaBoost(基分类器采用决策树模型) 分类器，并分别用测 试集测试其性能； •（30 分）回归任务：忽略两个数据集中的类别属性，从其余属性中任选一个作为回归任务的 目标属性；分别对两个数据集按照自行设定的比例进行训练集、测试集的划分，使用训练集 分别训练随机森林跟AdaBoost 回归器，并分别用测试集测试其性能。 随机森林跟AdaBoost 分类器可直接使用sklearn 包中的实现。 撰写技术报告（30 分） 以科技论文的形式撰写assignment 的技术报告。 • 自行设计实验，达到以下目的 – 对比两个模型在同样数据上的分类、回归的性能（使用合适的指标），并对结果进行分 析； – 对于回归任务，体现不同大小的训练集对回归器性能的影响（无需交叉验证）； • 实验部分应对数据集进行介绍，参考文献中给出该数据集的原始出处并在报告正文中第一次 出现给数据集的地方添加对文献的引用； 1 • 对实验结果的呈现，必须以文字形式进行阐述、解释或者说明，不能只是简单地展示结果的 图，否则会减分；调整图的大小，使之清晰美观，否则会减分； • 报告应以正规的书面语言进行客观的阐述，切勿使用口语化的表达方式或使用随意的网络用 语； • 插图应使用矢量图，图、表要添加编号与标题，并在正文中引用其编号； • 报告中对使用的算法应引用其出处的参考文献，引用格式为用方括号括起来的上标数字形式， 按引用的次序依次顺序编号，并在报告末尾添加“参考文献”一节；每一条文献条目中至少 应包括作者名，文章标题，期刊名，期号，卷号，出版年月，pp：页码范围，DOI 号或官网的 URL。 必须提交的材料 • 下载的数据集：各个数据集各自存入一个文件中，文件名为程序中使用该数据集时的名称； • python 的源程序：每个源程序存入一个文件，文件名能体现其作用； • pdf 版本的技术报告； • 以上三部分压缩成一个压缩包，以学号+ 姓名对压缩包进行命名。

2020 (K15A) PLCC-28__ Pin-assignment,脚位定义图

:party_popper: TJCS-Assignment :ship: 精神 同济。 :Christmas_tree: 贡献 欢迎所有同学的 ！ 仓库内容可包括所有专业课程的作业。 仓库内 md 文件中的链接均获得原作者许可。 :face_savoring_food: 集锦 100579_人工智能课程设计 101016_计算机组成原理 101019_数据结构 101020_信息隐藏 101029_算法分析与设计 102109_数字逻辑 :church: 免责 仓库中的资料怎么想都不应该商用吧，商用是禁止的。 仓库中所有资料均为 同济大学计算机与科学技术专业、信息安全专业 学生课后作业，所有链接均获得原作者许可。 仓库中所有文件，若侵，联系确认后立删；著作权只属于原作者；拒绝未经允许的使用、分发、传播；仅用于项目所有人的存储。

Mnist-时尚-赋值-PIAIC Fashion-MNIST是Zalando文章图片的数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。 Zalando打算将Fashion-MNIST用作直接替代MNIST原始数据集的基准机器学习算法。它具有相同的图像大小以及训练和测试分割的结构。原始MNIST数据集包含许多手写数字。 AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其用作验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用”。 “好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能会失败。” Zalando试图替换原始的MNIST数据集内容每个图像的高度为28像素，宽度为28像素，总计784像素。每个像素都

ECDH算法实现 包含数字证书和数字签名的 Authenticate Key Exchange，代码可以完美跑通, 其中client跑在本地, 另一个跑在虚拟机上, 记得把 ip 和 port 改成自己的

模糊逻辑代码matlab Fuzzy Logic Assignment My matlab codes for fuzzy logic course project

NCC_html_assignment