道路分割 客观的 在自动驾驶的情况下，给定前摄像头视图，汽车需要知道道路在哪里。 在这个项目中，我们训练了神经网络，通过使用一种称为完全卷积网络（FCN）的方法来标记图像中道路的像素。 在此项目中，使用KITTI数据集实施FCN-VGG16并对其进行了培训，以进行道路分割。 演示版 （单击以查看完整的视频） 1代码和文件 1.1我的项目包括以下文件和文件夹 是演示的主要代码 包含单元测试 包含一些帮助程序功能 是带有GPU和Python3.5的环境文件 文件夹包含KITTI道路数据，VGG模型和源图像。 文件夹用于保存训练后的模型 文件夹包含测试数据的细分示例 1.2依赖关系和我的环境 Miniconda用于管理我的。 Python3.5，tensorflow-gpu，CUDA8，Numpy，SciPy 操作系统：Ubuntu 16.04 CPU：Intel:registered:Core:trade_mark:i7-68

唐代是我国封建社会的全盛时期,数学教育也有很大发展。李淳风等人奉诏编定注释的《算经十书》,总结了汉唐千余年间我国数学的研究成果,为促进我国古代的数学教育和世界数学的进步,为人类知识的传播作出了伟大贡献。

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一种高效的SWAT模型参数自动率定方法，分析了SWAT模型和PSO算法的原理，将PSO算法引入SWAT模型中

在给定轮廓值上绘制给定矩阵的轮廓线，无需插值，即跟随图像边缘。 基本与轮廓不完全兼容，但语法相似。

基于STM32的PID模糊自适应PID控制程序，具有隶属度函数，PWM波形，传感器输入

小例子：[{"a":"b"},{"a":"b"}]，拆分长度为10，结果为[{"a":"b"}] [{"a":"b"}] ； 用到了fastjson

​ 程序名称：基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容 实现平台：matlab 简介：为更好地解决分布式电源选址定容问题，提出一种改进的多目标粒子群算法。考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，并采用上述多目标粒子群算法对模型求解。最后利用 IEEE－69节点系统仿真来验证所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性。 具体细节可参考自动化与仪器仪表. 2021,(05)论文《基于多目标规划的分布式电源选址定容研究》 ​

控制新版系统计算机辅助设计MATLAB语言与应用薛定宇课后习题答案.doc

该程序用于计算用户提供的股票价格向量的相对强弱指数 (RSI) 技术指标。 用户还可以指定每个周期使用的样本数量。 默认周期为 14 个样本。 RSI = calc_RSI(data,N) 使用 N 个样本的时间段计算数据中发现的股票价格值的 RSI。 RSI = calc_RSI(data) 使用默认的 14 个样本周期计算 RSI。 向量“数据”的格式必须使与最近日期对应的值位于向量的末尾，而最早的价格值位于向量的开头。 矢量 RSI 以相同的方式格式化。 向量“RSI”的长度与向量“data”的长度不同，因为需要使用“data”的前 N ​​个样本来计算第一个“RSI”样本。 注意：我通常使用我的另一个程序“历史股票数据下载器”来检索我传递给这个 RSI 函数以进行 RSI 计算的股票数据。 如果您使用我的其他程序，请注意股票数据下载器首先返回最新日期的数据，并在数组末尾