内容概要：本文研究了民用空域中多无人机系统的最优碰撞避免决策机制，提出了一种基于Matlab代码实现的优化控制方法，旨在解决多无人机在复杂空域环境中飞行时可能发生的碰撞风险。通过构建合理的动力学模型与约束条件，结合优化算法实现无人机之间的安全避障，确保飞行任务的高效与安全。文中详细阐述了系统架构、数学建模过程、优化求解策略及仿真验证结果，展示了该方法在实际应用场景中的有效性与可行性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的科研人员、自动化或航空航天相关专业的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协【UAV-碰撞避免】民用空域多无人机最优碰撞避免决策系统研究（Matlab代码实现）同飞行控制系统设计；②为民用空域管理提供安全可靠的避障解决方案；③作为无人机自主决策算法的研究与教学参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，深入理解模型构建与优化求解的关键步骤，同时可扩展至动态障碍物环境或其他智能体协同控制场景中进行进一步研究。

银行家算法是由艾兹格·迪杰斯特拉（Edsger Dijkstra）提出的，用于在多进程系统中避免死锁的一种著名的算法。该算法在操作系统的设计中，特别是在多任务处理环境中管理资源分配时，扮演着极其重要的角色。银行家算法的工作原理类似于银行的贷款审批过程，它模拟了一个假想的银行家在发放贷款时的行为，以确保银行（系统）不会破产（死锁）。 在银行家算法中，每个进程和每类资源都有一个对应的最大需求。资源分配表和最大需求表是两个重要的数据结构，其中资源分配表记录了各个进程当前已分配的资源数量，而最大需求表记录了每个进程最多需要的资源总量。算法的核心是确保系统处于一种安全状态，即系统能按某种顺序（安全序列）分配资源给所有进程，使得每个进程最终都能顺利完成。 该算法采用贪婪策略来避免死锁的发生。在分配资源时，算法会预先判断此次分配后系统是否能进入安全状态。如果可以，则允许资源分配；如果不行，则进程必须等待。算法在每次资源请求时都要执行一次检查，预测系统未来的行为，以确保无论未来发生什么，系统都能在有限的步骤内到达安全状态。 在Python实现银行家算法的代码中，我们通常会看到几个关键函数，例如初始化系统资源、请求资源、释放资源以及安全状态检查等。在请求资源时，首先会检查请求是否超过了进程的最大需求，如果没有，则比较当前可用资源是否足够满足请求。如果资源足够，则暂时假设分配成功，并更新资源分配表。然后算法会尝试寻找一个安全序列，如果找到了，则说明此次分配后系统仍然是安全的，因此真正分配资源；如果找不到，说明系统会进入不安全状态，此时请求会被拒绝，进程需要等待。 通过Python语言实现的银行家算法，具有良好的可读性和易于操作的优势。代码简洁明了，使得算法的逻辑更加清晰，便于理解和维护。利用Python的数据结构和控制流语句，开发者可以编写出高效且符合逻辑的代码来实现银行家算法，并在操作系统课程学习、教学演示或者资源调度软件中得到应用。 银行家算法在操作系统课程中被广泛教授，因为它不仅仅是一个资源分配的算法，更是理解操作系统资源管理和进程同步、互斥概念的一个重要工具。它为多进程环境下资源分配问题提供了一种理论上的解决方案，即便在实际应用中可能会有其他因素影响其使用，但其思想和逻辑仍然是现代操作系统设计的基石之一。 银行家算法的局限性在于它是一种静态的算法，它假设进程在未来对资源的需求是已知的。这在实际应用中往往不现实，因为进程的实际运行时间和资源需求通常是动态变化的。因此，除了银行家算法之外，还有其他一些算法和策略被提出来处理更加复杂多变的资源分配问题，但银行家算法依旧在理论教学和一些特定场景下扮演着重要的角色。 银行家算法的实现和研究，不仅加深了我们对于操作系统中死锁避免机制的理解，也展示了算法在实际软件开发中的应用价值。它教会我们如何在有限资源的条件下，通过合理的算法设计保证系统高效而稳定地运行。随着计算机技术的发展，操作系统的设计变得越来越复杂，对资源管理的要求也越来越高，因此对银行家算法的研究和优化依然具有重要的现实意义。

基于改进A*算法的多AGV路径规划及MATLAB仿真，解决冲突问题，输出路径和时空图,基于改进A*算法的多AGV路径规划在MATLAB仿真程序中的时间窗口规划和冲突避免：基于上下左右4个方向规划路径，输出路径图和时空图,基于改进A*算法的多AGV路径规划，MATLAB仿真程序，时间窗口规划，传统是8个方向，可以斜着规划路径，改进为上下左右4个方向，仿真避开冲突问题 ，输出路径图，时空图。 ,核心关键词：改进A*算法; 多AGV路径规划; MATLAB仿真程序; 时间窗口规划; 斜向路径规划; 上下左右方向规划; 避冲突; 输出路径图; 时空图。,改进A*算法下的四向AGV路径规划：MATLAB仿真时空优化避冲突路径图

易语言是一种简单易学的编程语言，主要面向中文用户。它的出现极大降低了编程门槛，使得中文用户可以更容易地进行软件开发和程序设计。但随着计算机安全意识的提高，越来越多的杀毒软件将某些行为判定为潜在威胁，这包括了一些易语言开发的软件。因此，易语言免杀处理工具应运而生，其主要功能是在不改变程序原有功能的前提下，通过特定的处理技术，使得软件在运行时能够绕过杀毒软件的检测，避免被错误地标记为恶意软件而被清除。 这种工具的出现，对于易语言的开发者而言，可以在一定程度上减少其软件被误报的风险。然而，这并不意味着开发者可以随意制作含有恶意功能的软件。杀毒软件的误报问题一直是软件行业关注的问题，因此工具的使用应谨慎对待。正确使用免杀处理工具，不仅要遵守法律法规，也要遵循道德规范，确保软件不会对用户的计算机安全造成威胁。 免杀处理通常涉及到代码混淆、加密、程序签名等技术。通过这些技术手段，程序代码的可读性会降低，但功能上不会发生改变。这就要求开发者在使用免杀处理工具时，必须具备一定的技术背景和理解能力，以便正确地应用这些技术。 需要注意的是，尽管这些工具可以避免杀毒软件的误报，但并不意味着所有使用这些工具的软件都是安全的。一些恶意软件开发者也可能会利用这些工具来逃避安全软件的检测。因此，用户在下载和运行任何软件时，都应保持警惕，尽量从可信的来源下载软件，并在使用过程中注意观察电脑是否存在异常行为。 易语言免杀处理工具的出现是技术进步的一部分，它能够帮助易语言开发的软件更好地适应日益严格的计算机安全环境。但同时，这也给用户和安全专家带来了新的挑战。开发者应遵循良好的编程实践和道德准则，确保其软件的安全性和可靠性，而用户则需提高自己的安全意识，以防止潜在的安全威胁。

DeepSeek+提示词设计是厦门大学数据库实验室在大数据百家讲坛上呈现的课题，该课题由程希冀专家主讲。程希冀不仅是多家公司的联合创始人及CTO，还是《学会提问，驾驭AI:提示词从入门到精通》一书的主编，并且在AI产品的研发领域拥有丰富的经验。本部分内容详细介绍了DeepSeek+提示词设计、幻觉避免与应用，重点讨论了提示词在智能AI模型中的重要性，DeepSeek-R1和V3模型的不同特点，以及推理型与非推理型AI模型在提问策略上的区别。 提示词在AI交流中扮演着关键角色，它是向AI提问的内容，也可称为关键词、指令或提示语。在AI不断进步的今天，提示词仍然非常重要。例如，DeepSeek-R1和V3模型虽同属DeepSeek系列，但它们拥有不同的性格，即不同的处理方式和回应策略。推理型模型如DeepSeek-R1擅长复杂逻辑与结构化问题的解决，而非推理型模型则更倾向于快速响应和处理日常闲聊。 在设计提示词时，必须考虑不同的AI模型特点。为了使DeepSeek能够生成炫酷的图表和动画，设计者需要具备对AI响应策略的深入理解。同时，了解AI模型的优缺点是至关重要的，因为它能帮助我们更好地利用AI的功能，避免陷入幻觉，即错误地理解AI的输出结果。 程希冀还探讨了最近爆火的Manus智能体。Manus作为一个新型AI智能体，提供了一种不同于传统AI模型的交互方式。在AI成长领域，程希冀分享了其主理的AI成长圈社群，该社群汇总了AI的最新动态、工具、资料库以及他录制的所有AI课程。社群提供了一个陪伴式成长的环境，旨在帮助成员成为AI领域的超级个体和AI一人公司，并且注重于AI商业落地机会和关键实操问题的深度解答。 为了更好地与AI交流，程希冀提出了一系列沟通技巧。例如，运用5W1H（何故、何事、何时、何人、何地、何以）的六何分析法则来充分提供信息，确保提示词既不过度解释，也不过度干预。在AI的推理模型和非推理模型中，需要根据不同的使用场景灵活地应用提示词策略。 提示词是与AI沟通的桥梁，通过深入理解AI模型的工作原理和特点，我们可以设计出更有效、更有针对性的提示词，从而发挥AI的最大潜能。在实际应用中，无论是设计工作文档、广告策划、教育辅导还是日常闲聊，一个合适、精准的提示词对于AI的理解和反应都是至关重要的。

易语言配色，码农深夜模式，避免眼疲劳

matlab分时代码CachedNDArray-具有缓存可能性的Matlab N维数组 内容 简短的介绍 CachedNDArray-允许通过缓存方法处理大型N维数组的数据结构： 通过将大型数组缓存到硬盘上的多个文件中，然后使用memmapfile函数读取必要的块，从而避免发生Matlab内存不足错误。 数据结构是从句柄抽象类中插入的，该类避免了按值参数并支持按参数引用。 支持两种类型的运动-连续运动（非常慢）和离散运动（快速）； 前者可能不超过两个文件来代表一个块； 而后者则意味着数据是逐块处理的，每个块严格地表示为单个文件。 缓存标志可以设置为手动或自动模式。 如果不需要执行缓存，则将CachedNDArray视为普通的Matlab数组。 自动或手动将尺寸分解为多个块。 快速开始 使用提供的测试脚本test_CachedNDArray.m来运行示例。 当比较读写操作的离散缓存和连续缓存时，提供的测试包括一个小型示例（使用小型数组）和一个大型示例。 请注意，根据大型计算机的特性，脚本结束可能要花费一些时间，因为大型示例可用于总共约19Gb大小的4D阵列（因此将阵列分成四个4.8Gb文

触摸拦截器 播放视频时避免宝宝触摸屏幕

按C51编译器的默认类型整数常量运算可能出现溢出错误，对大整数应指定其数据类型以避免出现可能的运算错误。

外贸邮件群发利器 群发避免变成垃圾邮件