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博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人，建立了机器人速度控制模型，具有： 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能， 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制

局域网查看器V1.72,包含注册机.自测可用,不过360报注册机的毒

因为之前用编程器刷机，丢了eeprom和mac地址，这里面有恢复eeprom和mac的方法，也算是给自己备份一下这个资源

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一步一图，详细介绍项目中22个生产级技术方案设计和代码落地，并对代码落地后的方案，部署到阿里云端环境进行演示和性能压测

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文档内容是 关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例。一两年前上传过比较老旧的版本。 后期有网友在测试中发现了一个bug，在此修复了此bug，并做了更新说明。 前期有下载过我的程序的网友，如果有需要，可以直接来找我（qq379786867），我再传送给您最新版本。 附件内包括理论 说明文档，计算程序，演示数据和算例说明。 希望能对大家学习有帮助。 我们多交流，多学习。一切为了进步。

"数学建模B题钢管订购和运输" 本文的主要内容是解决钢管订购和运输问题，涉及到数学建模、非线性规划、Floyd算法和灵敏度分析等知识点。 首先，问题描述了钢管订购和运输的背景，包括铁路运输费用函数的不可加性，不能直接应用现有的最短路算法来求解铁路和公路交通网中任意两点间最小费用路问题。 然后，文章提出了一种分步递推算法，巧妙解决了铁路运输费用函数的不可加性问题。并将钢管订购和运输问题分为两个过程：先将钢管从钢管厂运到管道与道路交叉口，然后从交叉口铺设到管道线上。 文章接着建立了两个单目标非线性规划模型，目标函数是总费用W，包含三个部分：钢管采购费用、铁路运输费用和公路运输费用。利用Lingo软件，求出问题一的最优解为1278632万元。 在问题二中，通过对模型1的灵敏度分析，确定了钢厂的销价的变化对购运计划和总费用的影响最大，确定S1钢厂的生产上限的变化对物运计划和总费用的影响最大。 问题三的模型建立原理和问题一相同，利用Lingo软件，求得最优解为1407149万元。 关键词：Floyd算法、单目标非线性规划、灵敏度分析等。 本文解决了钢管订购和运输问题，涉及到数学建模、非线性规划、Floyd算法和灵敏度分析等知识点。通过建立数学模型和编程，得到最优解，并进行灵敏度分析，确定了钢厂的销价和生产上限对购运计划和总费用的影响。 知识点： 1. 非线性规划：非线性规划是一种数学优化方法，目标函数是非线性的。非线性规划广泛应用于各个领域，包括管理科学、经济学、工程学等。 2. Floyd算法：Floyd算法是一种求解最短路径问题的算法，广泛应用于交通网络、计算机网络等领域。 3. 灵敏度分析：灵敏度分析是对模型参数变化对结果的影响进行分析，以确定模型的敏感度。 4. 数学建模：数学建模是将实际问题转化为数学问题，以便于分析和解决问题。数学建模广泛应用于各个领域，包括管理科学、经济学、工程学等。

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