测试结果和百度百科测试例子一致。
实现过程中需要注意事项：最后把四个变量A B C D 链接成结果时 ，注意变量高低位的先后顺序，具体参考 LinkResult（）方法。
md5.h
#ifndef _MD5_H_
#define _MD5_H_
#include
#include
using namespace std;
class MD5
{
public:
typedef unsigned char uchar8; //make sure it is 8bit
typedef char char8; //make sure
2021-12-23 22:08:13
45KB
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效果：标题自带序号，代码块配色，代码块左上角仿mac图标
先打开主题文件夹
文件>偏好设置>外观>打开主题文件夹
然后编辑base.user.css（如果没有就新建一个）文件
将以下代码加入即可
/*标题自动添加序号*/
.sidebar-content {
counter-reset: h1
}
.outline-h1 {
counter-reset: h2
}
.outline-h2 {
counter-reset: h3
}
.outline-h3 {
counter-reset: h4
}
.outline-h4 {
counter-rese
2021-12-23 18:42:00
133KB
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针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差，精确度被非线性程度制约大等缺点，提出一种电力系统的计算线性方法――求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计，该算法从统计线性回归的角度，运用高斯-厄米特积分点，使得估计精确度大幅提高，并且引入精确度高，全网实时同步的同步相量测量单元(PMU)数据，成熟性好，技术成熟的SCADA数据进行混合量测。仿真结果表明，QKF法比EKF法具有更高的计算精确度，PMU数据的引入又进一步提高了电力系统状态估计的性能。基于混合量测的QKF法状态
2021-12-23 13:49:48
409KB
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问题场景
所谓悬浮窗就是图中微信图标的按钮，采用fixed定位，可拖动和点击。
这算是一个比较常见的实现场景了。
为什么要用cover-view做悬浮窗？原生组件出来背锅了~
最初我做悬浮窗用的不是cover-view，而是view。
这是简化的代码结构：
index.wxml:
<image class=img src=https://ss2.baidu.
2021-12-23 13:22:42
233KB
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数据融合matlab代码传感器融合模块，为LIDAR
/
RADAR输入处理实现了扩展的卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波器体系结构。
外部装有LIDAR和RADAR等传感器的汽车可以检测到在其范围内移动的物体：例如，传感器可能检测到行人，甚至是自行车。
这是通过计算扩展的卡尔曼滤波器来实现的，该滤波器同时组合了从激光雷达和雷达获得的数据，以测量移动物体的速度和相对于汽车的相对位置。
对于多样性，让我们使用自行车示例逐步了解Kalman滤波算法（上图所示的体系结构），以了解此计算的实际工作原理：
首次测量-过滤器将接收自行车相对于汽车位置的初始测量值。
这些测量将来自雷达或激光雷达传感器。
初始化状态和协方差矩阵-过滤器将基于第一次测量来初始化自行车的位置。
那么汽车将在时间段Δt之后收到另一个传感器测量值。
预测-算法将在时间Δt之后预测自行车的位置。
在Δt之后预测自行车位置的一种基本方法是假设自行车的速度是恒定的。
因此，自行车将具有运动速度Δt
。
在扩展的卡尔曼滤波课中，我们将假设速度是恒定的。
更新-过滤器将“预测的”位置与传感器测量值进行比较。
将预测的位置和测量的位置合并以给出更
2021-12-22 22:16:22
1.58MB
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主要介绍了PHP实现的微信公众号扫码模拟登录功能,涉及php针对微信公众平台接口的调用与交互相关操作技巧,需要的朋友可以参考下,PHP代码实现微信扫码关注公众号并同时登录,少积分下载
2021-12-22 16:06:14
57KB
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快速
该存储库包含（LETKF）的实现，用于执行与SPEEDY中等复杂度大气总环流模型的数据同化。 它基本上是Takemasa Miyoshi的的副本，其中进行了一些修改，以降低预测模型的精度。
该存储库是一个标准的观测系统模拟实验（OSSE）。 该模型运行一次以生成“自然运行”，然后从中提取综合观测值。 然后，使用LETKF每6小时对这些观测值进行数据同化。
快速设置
1.产生自然奔跑
转到model/run存储库，然后运行bash run_first.sh旋转自然模型。 然后运行bash run_cycle.sh以运行实际的自然运行。 这将每6小时输出到DATA/nature目录中。
2.产生观察结果
转到obs目录并运行bash obsmake.sh进行观察。 这些将存储在DATA/obs 。
3.同化！
转到letkf/run目录，然后首先运行bash init.sh 这将生
2021-12-22 15:53:46
21.3MB
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Python中的卡尔曼滤波器
这是Kalman过滤器如何在Python中工作的基本示例。 我确实计划在将来重构和扩展此存储库。
我一直关注的有关卡尔曼滤波器的系列文章可以在找到。 我正在使用的示例也可以在同一视频中找到。
只需运行：
python kalman . py
开始。 应使用传感器和预测值生成图。 真实值（假设未知）为72。
2021-12-22 13:53:19
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