Sliding Mode Control and Observation Authors (view affiliations) Yuri ShtesselChristopher EdwardsLeonid FridmanArie Levant

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Sliding Mode Control and Observation Authors (view affiliations) Yuri ShtesselChristopher EdwardsLeonid FridmanArie Levant Authors (view affiliations) Yuri ShtesselChristopher EdwardsLeonid FridmanArie Levant

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滑模控制经典教材，Utkin编写校注，包含理论推导和控制系统设计实例分析

滑块拼图 Sliding Block Puzzles 是一款类似于 Rush Hour 的益智游戏，使用 Java Swing 库实现。 游戏由适合有限区域的许多棋子组成。 目标是将其中一个棋子（标记为“Z”的“目标棋子”）移动到特定位置。 通常，目标只能通过以特定的移动顺序移动所有其他棋子来实现。 每块都可以在它可以移动的方向（垂直或水平）上受到限制。 要玩游戏，只需将项目导入 Eclipse。 确保拼图文件位于工作目录中。 使用此格式创建您自己的拼图： 第一行包含两个整数 - 网格的大小 第二行有球门片的起始位置 剩余的行包含其他部分 每个棋子的起始位置由 4 个整数值和一个字符值给出。 第一个整数将是起始行位置。 第二个整数将是起始列位置。 第三个整数将是列的宽度。 第四个整数将是行的高度。 字符值将指定棋子可以具有的移动方向。 该字符可以是“h”表示水平移动（向左或

matlab快速非支配算法代码 （示例面部检测结果来自anXDdd。） 项目4：带有滑动窗口的人脸检测 VL Feat Matlab参考： ＃＃概述 滑动窗口模型在概念上很简单：将所有图像块独立地分类为对象或非对象。 滑动窗口分类是对象检测的主要范例，特别是对于一个对象类别-面Kong-它是计算机视觉最引人注目的成功之一。 例如，现代相机和照片整理工具具有出色的人脸检测功能。 这些成功的面部检测（通常是对象检测）可以追溯到有影响的工作，例如和。 您可以查看这些文件，以获取有关如何实现检测器的建议。 但是，对于该项目，您将实现的更简单（但仍然非常有效！）的滑动窗口检测器。 Dalal-Triggs不仅着重于学习，还更着重于表示，并介绍了类似于SIFT的梯度直方图（HoG）表示（如右图所示）。 因为您已经实现了SIFT描述符，所以不会要求您实现HoG。 但是，您将负责其余的检测管道-处理异构训练和测试数据，训练线性分类器（HoG模板），并使用分类器以多个比例对数百万个滑动窗口进行分类。 幸运的是，线性分类器结构紧凑，训练Swift，执行速度快。 线性SVM还可以训练大量数据，包括开采的硬底

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