【优化布局】基本蚁狮算法在WSN节点部署中的应用matlab源码.zip

为了提高传感器节点部署覆盖率，针对目前网络覆盖存在覆盖死角、节点冗余及不能再度优化的问题，在检测区域已知的情况下，提出基于萤火虫群优化(GSO)算法的传感器节点部署方案，并对原方案进行改进。该算法中，传感器节点等同于萤火虫，覆盖信号强度即是荧光素浓度，首先对节点进行随意初始部署，然后通过计算移动概率的大小，判断节点移动方向，最终完成节点部署。实验仿真表明，该部署方法适用于大量传感器节点部署，覆盖面积广，灵活性强。

px4_indoor_navigation 使用PX4自动驾驶仪和indoot定位系统（例如OptiTrack）进行室内导航的ROS节点集。

k8s初始化时，安装kube-flannel之后，master节点还是NotReady,所缺少的flannel文件

将Voronoi图应用于无线Mesh网络网关部署问题中,提出了基于Voronoi图的无线Mesh网络网关部署算法.算法首先根据已知AP(access point)位置对网络拓扑图进行Voronoi划分,使得每个终端与其最邻近的AP属于同一区域;然后提取每个Voronoi区域与相邻区域的交点作为备选网关位置,依次计算以每个备选网关作为根节点的网络最小生成树;最后将生成树权值最小、跳数最少的输出作为部署结果.NS2仿真结果表明,在经过Voronoi划分的较小规模网络场景下,所提出算法的丢包率、转发包数量等性能均优于最小权值算法和随机算法.

osg节点组织结构 node group Geode Geometry Drawable PrimitiveSet DrawArrays

在android 中实现左边树形菜单，右边展开节点，类似美团网、大众点评网一样的，源码

ieee标准 14节点 PQ分解法的潮流计算样例程序

ZigBee无线传感器网络节点太阳能供电系统由太阳能电池板、充电控制电路和锂电池组成，采集光能并将其转换为电能存储在锂电池中。通过锂电池充电管理芯片CN3063组成充电控制电路对锂电池进行充电管理。利用超低功耗锂电池电压检测芯片CN301组成放电保护电路，最大限度地延长锂电池的寿命。由于电源能量来自太阳能，因此非常适合野外布置的ZigBee无线传感器网络数据采集节点使用。

年预测 从获取地理位置的预报，和提供气象服务。 所有数据都是从此公开可用的不同API端点收集的。 在开始使用该模块之前，请先阅读！ 安装 $ npm i yr-forecast 用法 获取位置预测 这将返回一个位置的完整预测，即一个为期9天的带有多个参数的预测。 参数为温度，风速，风向，压力，降水，多云，雾，低云，中云，高云和湿度。 例子 const yr = require ( 'yr-forecast' ) const lat = 59.2667259 const lon = 10.4045301 const forecast = await yr . getForecast ( lat , lon ) 退货 [ { " from " : " 2020-05-17T18:00:00.000Z " , " instant " : { " air_pre