<html dir="ltr"><head><title></title></head><body>针对传统的尺度均一概率栅格地图表达法在大尺度未知环境下地图创建过程中海量数据存储和相关量计算问题, 提出一类基于四叉树的栅格大小自适应地图创建算法. 利用四叉树理论, 根据地图不同区域环境障碍物密度的变化, 自适应调整各区域栅格尺度大小. 仿真结果表明, 所提出的算法不仅降低了数据存储量, 而且栅格量的减少使得相关量计算大大降低, 提高了移动机器人地图创建的实时性和地图表达的精度.</body></html>
2022-01-22 10:57:54
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1、本程序以java编写。
2、使用exe4j打包成exe可执行文件。
3、自带jre，可脱离java环境直接运行。
4、本程序为安装程序，不包含任何非法有害脚本。
5、不支持大数据量的excel转换，可能会内存溢出。
2022-01-21 14:05:32
17.22MB
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格科微2.0显示IC 说明书 包含OTP流程，9203 SPEC AN另外下载
2022-01-21 11:33:58
3.73MB
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https://blog.csdn.net/a748448660/article/details/81316743 ，矢量与栅格数据一同展示后，输出成栅格，可以达到矢量转栅格的目的。
2022-01-20 23:22:51
64.46MB
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单页A4纸大小，用于练字的米字格模板，总共为5*7个格子，每个格子高度3.7cm*3.7cm，pdf文件。适合给初学汉字的人使用。
2022-01-20 22:37:15
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ArcGIS练习数据，包括北美（美国和加拿大）的主要城市、城市区域、公路网、铁路网、机场、地铁、湖泊等数据！
2022-01-19 20:10:21
887.73MB
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格兰杰因果关系
这个库是 CWJ Grangers 流行的因果关系指标指标的 Java 实现，也称为 。 实现遵循他 1969 年的论文 [1]。 格兰杰因果关系的简单描述如下：“变量x的历史信息有助于预测变量y吗？” 还有其他 Granger-Causality 的开源 Java 实现，例如 Sergey Edunov 的 GNU 实现 。 然而，这些实现专注于双变量空间，将用户限制为 2 个变量（x 和 y）。 在大多数情况下，正在分析的宇宙由更多变量（多元）组成。 因此，在这种情况下更合适的问题是：“变量x的历史信息是否有助于预测给定宇宙u中的变量y ？” 这需要将二元格兰杰因果关系扩展到多元空间，这是在此库的二元实现之上提供的。
[1] 格兰杰，CWJ (1969)。 “通过计量经济学模型和交叉谱方法调查因果关系” 。 计量经济学 37 (3): 424–438。
2022-01-19 10:19:34
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