自己写stm32加机械手臂程序注释详细 用蓝牙控制的智能机械手臂小车，刚刚学习的时候写的代码注解挺详细的

Informed RRT* 是一种基于 RRT* (Rapidly-exploring Random Tree Star) 算法的优化路径规划算法。它通过引入启发式信息来提高搜索效率和最终路径的优化程度。以下是 Informed RRT* 算法的详细介绍： ### 1. 算法背景 在路径规划领域，尤其是针对机器人导航和无人驾驶等应用，算法需要快速且准确地生成安全有效的路径。RRT* 算法因其在处理复杂动态环境和实时性方面的优势而被广泛使用。然而，RRT* 算法在搜索过程中可能会生成大量冗余的分支，导致效率不高。 ### 2. Informed RRT* 算法原理 Informed RRT* 算法的核心在于使用一个可接受的椭圆启发式（admissible ellipsoidal heuristic）来指导搜索过程，从而提高算法的效率和解的质量。 #### a. 椭圆启发式 椭圆启发式定义了一个状态空间的子集，这个子集包含了所有可能改进当前解的状态。椭圆的形状取决于起始状态、目标状态以及当前最佳解的成本。 #### b. 直接采样 Informed RRT* 通过直接从这个椭圆启发

非常好的c、c++源代码注释移除工具。可对多个文件执行操作，非常简洁，方便。

DWA（Dynamic Window Approach）算法是一种用于机器人路径规划的算法，它由Andrew Kelly和Lydia E. Kavraki于1996年提出。DWA算法特别适用于在动态环境中进行机器人的实时路径规划，如无人驾驶汽车、无人机（UAV）和移动机器人等。以下是DWA算法的详细解释： ### 1. 算法原理 DWA算法的核心思想是在机器人的控制空间中搜索一个可行的控制序列，使得机器人能够在避免碰撞的同时，尽可能快速地达到目标位置。 ### 2. 算法步骤 DWA算法通常包括以下步骤： #### 2.1 初始化 - 确定机器人的初始位置和目标位置。 - 定义机器人的动力学模型和运动学约束。 #### 2.2 控制空间采样 - 在给定的时间间隔内，从控制空间中随机采样一系列的控制输入（如速度、加速度、转向角等）。 #### 2.3 预测模型 - 对于每个采样的控制输入，使用机器人的动力学模型预测未来一段时间内机器人的位置和姿态。 #### 2.4 碰撞检测 - 对于每个预测的未来状态，检查是否存在碰撞风险。这通常涉及到与环境障碍物的几何关系检查。

基于随机森林RF的回归预测，随机森林RF重要性排序，多变量输入模型。 运行环境为matlab2018，程序内注释详细，直接替换数据就可以用。随机森林的特征变量重要性排序在特征选择和特征分析中具有广泛的用途。它可以用来识别哪些特征对目标变量的预测最为重要，从而帮助我们理解数据中的关键特征和影响因素。

1.自己复现的一个 Restormer 训练测试方法。 2.Restormer 对于显卡的要求很高，而且训练时间非常久，自己跑需要自行改变一些参数。 3.只需要将图片放入对应路径下就可以直接运行。 4.敲代码不易，希望能不吝支持，有问题欢迎交流。

Qt实战教程第2篇 数据库 QSqlTableModel分页查询、增删改查 含源码+注释

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本文深入探讨了如何利用深度学习技术对Python程序进行预测。我们将重点介绍CNN-GRU-Attention模型，这是一种结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制的先进模型。文章将从模型的理论基础出发，逐步引导读者理解其工作原理，并提供实际的代码示例，展示如何在Python中实现这一模型。内容适合对深度学习和自然语言处理有一定了解的开发者，以及对使用机器学习技术进行代码预测感兴趣的研究人员。 适用人群： - 机器学习工程师 - 数据科学家 - Python开发者 - 自然语言处理研究人员 使用场景： - 代码自动补全和预测 - 程序错误检测和调试 - 软件开发中的智能辅助工具 关键词 深度学习