今天遇到一个要破解的栅栏密码，先给大家介绍通用的脚本。 方法一(通用脚本)： #!/usr/bin/env python # -*- coding: gbk -*- # -*- coding: utf_ -*- e = raw_input(‘请输入要解密的字符串\n‘) elen = len(e) field=[] for i in range(,elen): if(elen%i==): field.append(i) for f in field: b = elen / f result = {x:‘‘ for x in range

radar cfar python master

自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）

恒虚警率检测matlab代码雷达目标产生与探测项目 介绍 该项目的目标是模拟调频连续波（FMCW）雷达并处理信号以检测目标的范围和速度。 该实现是在MATLAB中完成的，该项目是Udacity的Sensor Fusion Nanodegree的一部分。 该项目的主要部分是： 根据系统要求设计FMCW波形。 定义模拟目标的范围和速度。 模拟发送和接收信号以确定拍子信号 对拍子信号执行范围FFT以确定范围 实施CFAR算法以过滤第二FFT的输出并显示目标。 图片来源：Udacity-传感器融合纳米度的理解 执行 FMCW波形设计 设计的FMCW雷达必须满足以下要求： 范围 价值 频率 77 GHz 范围解析度 1米 最大范围 200米 最大速度 70 m /秒 速度分辨率 3 m /秒 带宽 范围分辨率与带宽成正比。 考虑到一米的距离分辨率，可以使用以下表达式计算带宽。 期（Tchirp） 线性调频周期必须至少比往返时间高几倍。 最坏的情况是目标位于最大范围内。 在该项目中，使用了最大往返时间的5.5倍的线性调频周期。 该方程式如下所示。 坡 最后，信号的斜率基本上是带宽除以频率。 Mat

基于KNN的数字识别 源代码及数据的github地址： https://github.com/w1449550206/KNN-Handwritten-digit-recognition-based-on-KNN 点此可直达 import numpy as np # 图片后缀为bmp import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier img_path = './data/3/3_10.bmp' arr_img = plt.imread(img

在打开vivado工程时总是报错Cannot locate target loader（重新安装vivado没有用）。一个方法是先打开vivado，再在vivado中打开工程。

彩色编码强度的matlab代码IR_Small_Target 红外小目标检测资源 代码用于基于广义结构张量（GST）的红外小目标检测方法。 “基于广义结构张量的红外小目标检测”，《电子快报》，2008 模式识别的代码，“基于马尔可夫随机场引导的噪声建模的红外小目标检测”，模式识别，2018年 :star: “用于单个图像中小目标检测的红外补丁图像模型”的代码，IEEE图像处理事务，2013年 该检测公式化为通过apg算法恢复低秩和稀疏矩阵的优化问题。 NRAM模型在“通过非凸秩逼近最小化联合l2,1范数进行红外小目标检测”中的实现 Matlab代码基于张量核规范的部分和来实现红外小目标检测模型。 基于稀疏表示的高光谱图像目标检测 低阶表示的C ++版本 “基于局部强度和梯度特性的红外小目标检测”的实现 实施“多尺度绝对平均灰度差”，“多尺度基于补丁的对比度度量”，“多尺度高斯拉普拉斯算子”，“多尺度局部对比度”，“方差” 红外搜索和跟踪（IRST）系统的技术报告，用于红外图像中的小目标检测。 与“红外补丁图像”模型相比，时间复杂度提高了34.80％，检测概率提高了12.75％，同时使虚警率仍然接

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使用kalibr标定工具时，报错缺失此文件，将文件放在kalibr_workspace/src/Kalibr/aslam_offline_calibration/kalibr/python 下即可

用于在虚机上创建共享盘的工具，可以方便快捷的，实现分盘，是虚拟环境下，比较好的工具