此个四足机器狗模型可以作为小白入门四足自制的第一只四足机器狗，精致小巧。仍然可以采用在我第一篇博客中总线舵机的控制方法，用总线舵机代替电机进行四足算法研究与验证，方案依然采用十二自由度串联前后膝式。采用3D打印进行零件加工，耗材为pla；整体控制思路和代码都可适用。里面总共有两个文件，分别是，打印文件和安装方法的图片文件。鉴于博客发表之后，大家对四足机器狗的制作以及研究热度，将波士顿的一只简易四足狗先发布开源出来；另外我博客中介绍的自己制作的那只四组机器狗的三维图文件现在也可以分享了，有需要的可以联系我！感谢大家的支持和关注~~！

基于TP5.1开发的小程序源码带后台商城源码程序【带详细安装使用文档】，修复增加小程序前端，市面上很多没有小程序源码，这款修复版增加小程序前端源码。 ThinkPHP 5.1框架全开源商城小程序源码，代替了手机端的APP电脑端的独立网站。无需下载，触手可及。 1、源码部署自己服务器，全部数据自己掌握； 2、持续更新升级； 3、支持后台修改小程序端同步生效； 4、带安装搭建教程，同步更新； 5、支持自定义个人中心部分功能； 6、支持小程序内页DIY； 7、支持PC端宣传网站版权自定义； 8、支持商家管理手机端。

pi-rc522, 用于 SPI RFID RC522模块的树莓派 python 库 python RC522库pi-rc522由两个 python 类组成，用于使用 树莓派 或者Beaglebone黑色控制 SPI RFID MODULE"rc522"。 你可以在AliExpress或者Ebay上获得 $3的MODUL

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

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区块链Python教程 我的博客文章的源代码： 重要说明：该项目仅用于教育目的，源代码不具有良好的安全性，扩展性差且缺少许多重要功能，因此不应在生产中使用。 github存储库包含使用Python的区块链及其客户端的基本实现。 该区块链具有以下功能： 将多个节点添加到区块链的可能性 工作证明（PoW） 节点之间的简单冲突解决 使用RSA加密的交易 区块链客户端具有以下功能： 使用公钥/私钥加密生成钱包（基于RSA算法） 使用RSA加密生成交易 该github存储库还包含2个仪表板： 矿工的“区块链前端” 用户使用“区块链客户端”生成钱包并发送硬币 依存关系 适用于Python 3.6 包含要运行的代码的所有依赖项。 如何运行代码 要启动一个区块链节点，请转到blockchain文件夹并执行以下命令： python blockchain.py -p 5000 您可以通过执

吉布斯采样matlab代码MCMC代码文件 该存储库提供课程“AusgewählteKapitel：贝叶斯计量经济学和MCMC，SS 2018”的代码文件。 该课程概述了贝叶斯计量经济学和马尔可夫链蒙特卡洛方法。 我们从头开始介绍贝叶斯统计数据，抽样方案，马尔可夫链，Metropolis-Hastings算法，吉布斯抽样，状态空间模型的贝叶斯计量经济学以及线性和非线性滤波（卡尔曼/粒子滤波）。 讲座和练习将交织在一起，我们非常依赖R和/或MATLAB。 因此，建议使用这两种编程语言的经验，并建议初学者参加3月（19.03。-04.04，CAWM1）举办的“ R入门”基础课程。 请带上正在运行（！）版本的R或MATLAB的笔记本电脑。 整个学期中，该考试包含三项不同的作业，每项作业的时限为一周。 有关更多信息，请访问。

leetcode伪代码merge-two-binary-tree 题目解读： 题目来源: 原文: Given two binary trees and imagine that when you put one of them to cover the other, some nodes of the two trees are overlapped while the others are not. You need to merge them into a new binary tree. The merge rule is that if two nodes overlap, then sum node values up as the new value of the merged node. Otherwise, the NOT null node will be used as the node of new tree . 解读： 给定两个二元树Tree1, Tree2 把Tree1跟Tree2 做merge merge 规则如下: 1 假设对应的节点两个原本二元树都有值则

无线系统的BASEBAND PHY的cmodel，例如IEEE802.11a / b，IEEE802.16。这些cmodel用C写在C中，并在Linux环境（gcc）中进行编译。 另外，使用“ SCILAB”来分析那些模型。 这些模型包括：FFT / IFFT，OFDM，里德-所罗门码，

MATLAB典型代码葡萄糖-胰岛素动力学神经网络模型的一致性验证 Taisa Kushner，Sirram Sankaranarayanan和Marc Breton 接触： 介绍 这包含标题为“葡萄糖-胰岛素动力学神经网络模型的一致性验证”的论文的“可重现性”软件包： 该软件包中包含以下内容： 代码： a）该软件包中包含用于验证神经网络的sherlock工具，位于目录DataBased/src 。 看这里： b）一个Python脚本，它在目录MaxDifferenceOptimization下并行设置两个网络的编码以执行神经网络的单调性检查。 c）用python3中的胶水代码生成本文中包含的图。 请注意，本文中的实际图使用Matlab。 为了方便起见，此可重复性软件包使用了带有matplotlib库的python3。 神经网络： BGNetworks目录中包含三个神经网络。 这些网络都具有$ 7 $葡萄糖输入G（t），G（t-5），...，G（t-30）和$ 7 $胰岛素输入u（t），..，u（t-30）。 它们具有代表血糖水平预测G（t + 60）的单个输出。 提供了三个不同的网络。