目前官方网站打不开了,该驱动适用于双子星UWIM游戏鼠标+摇杆,UWIN_Gemini_双子星UWIM游戏鼠标+摇杆,1.0版本,在网络上很难下载到匹配该鼠标的驱动,可以实现更改按键位置和设置氛围灯颜色
2025-06-25 14:37:19 1.45MB 编程语言
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GNSS 多星多频数据预处理与质量检测(2025国赛选题二)训练数据
2025-06-21 12:21:48 4KB 测绘程序设计
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简易实现测绘程序设计大赛试题:GNSS 多星多频数据预处理与质量检测(2025国赛选题二)-完整源码及测试数据
2025-06-12 21:06:47 90KB
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内容概要:本文详细介绍了将时间维度融入A星算法,用于解决多AGV(自动导引车)在同一空间内路径规划和动态避障的问题。文中首先定义了一个新的三维节点类,增加了时间属性,使得每个AGV不仅有空间位置还有对应的时间戳。接着,作者提出了改进的邻居搜索方法,确保AGV移动时考虑到时间和空间的连续性。为了防止AGV之间的碰撞,还设计了一套冲突检测机制,利用字典记录各个时空点的占用情况。此外,加入了启发式函数的时间惩罚项,优化了路径选择策略。最后,通过Matplotlib实现了三维时空轨迹的可视化,展示了AGV在不同时刻的位置关系。 适合人群:对机器人导航、自动化物流系统感兴趣的开发者和技术研究人员。 使用场景及目标:适用于需要高效管理和调度多台AGV的小型仓库或生产车间,旨在提高AGV的工作效率,减少因路径冲突导致的任务延迟。 其他说明:文中提供的代码片段可以帮助读者快速理解和应用这一创新性的路径规划方法。同时,作者分享了一些实用的经验技巧,如调整时间权重以适应不同速度的AGV,以及如何避免长时间规划陷入死循环等问题。
2025-06-12 17:49:06 332KB
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星巴克向移动应用程序的用户发送报价。报价可以仅仅是饮料广告,也可以是折扣或 BOGO(买一送一)等实际报价。但是,并非所有折扣优惠都可以转换。本项目旨在挖掘和了解客户的特征,并据此对未来的促销活动提出建议。
2025-06-10 15:03:18 4.75MB python
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这是一款很好的腾讯公司开发的大富翁有戏,是一款很流行的网游噢!
2025-05-21 18:16:17 907KB
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MCP王者,sequential thinking,解决项目步骤分解,GitHub1.2万颗星
2025-04-28 10:36:35 5KB
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Java编程语言是广泛使用的软件开发平台,尤其在企业级应用中占据重要地位。这份"GitHub 上标星 115k+ 的 Java 教程.pdf"涵盖了多个关键知识点,包括但不限于: 一、数据类型 Java 数据类型分为基本类型和引用类型(包装类型)。基本类型包括 byte、char、short、int、float、long、double 和 boolean,它们在内存中直接存储值。包装类型如 Integer、Character 等是基本类型的对象形式,提供了更多的操作方法。Java 自动装箱和拆箱机制使得基本类型与包装类型之间可以无缝转换。例如,将一个 int 赋值给 Integer 时,会自动调用 Integer.valueOf() 方法进行装箱。对于 Integer,从 -128 到 127 的整数值会使用缓存池,避免重复创建对象。 二、String 类 String 是不可变的,这意味着一旦创建,其内容就不能改变。这种设计有助于线程安全和性能优化。String、StringBuffer 和 StringBuilder 都用于处理字符串,其中 String 适合不可变的字符串,而 StringBuffer 和 StringBuilder 在多线程和频繁修改字符串时更有效率,因为它们是线程安全和非线程安全的,分别适用于多线程和单线程环境。 三、运算和参数传递 在 Java 中,浮点数(float 和 double)运算可能会有精度损失。参数传递时,Java 采用值传递,但对象引用是按值传递的,这意味着函数内部对对象的修改会影响到原始对象。 四、关键字 final 用于声明不可变的变量、方法或类。static 关键字用于声明类级别的变量和方法,它们属于类而不是类的实例。这两个关键字常用于创建常量和静态方法。 五、Object 类 所有 Java 类都默认继承自 Object 类,因此可以使用其通用方法,如 equals() 用于比较对象是否相等,hashCode() 用于生成对象的哈希码,toString() 返回对象的字符串表示,以及 clone() 复制对象。 六、继承和访问权限 Java 支持单一继承,即一个类只能继承一个父类,但可以通过接口实现多重继承。访问权限包括 public、protected、default(包访问权限)和 private,控制类成员的可见性。 七、反射 反射允许在运行时检查和操作类、接口、字段和方法的信息,增强了代码的灵活性和动态性。 八、异常处理 Java 异常处理使用 try-catch-finally 语句块,允许程序在遇到错误时优雅地处理并恢复。异常分为检查异常(必须捕获或声明)和运行时异常(非检查异常,可以选择捕获)。 九、泛型 泛型引入了类型参数,增强了容器类(如 List、Set、Map)的安全性和效率,确保容器内的元素类型一致。 十、注解 注解是一种元数据,提供了一种安全的方式向编译器、工具和运行时系统提供信息。常见的注解有 @Override、@Deprecated 和 @ SuppressWarnings 等。 十一、Java 版本新特性 随着 Java 版本的更新,引入了许多新特性,例如 Lambda 表达式(Java 8)、模块系统(Java 9)、Optional 类型(Java 8)等。 十二、Java 与 C++ 的区别 Java 是一种跨平台的、解释执行的语言,而 C++ 是编译型语言,通常运行速度更快。Java 提供自动内存管理,避免了内存泄漏问题,而 C++ 需要程序员手动管理内存。此外,Java 不支持指针,而是使用引用。 了解这些基础知识是成为熟练 Java 开发者的必要步骤。深入学习并实践这些概念将有助于提升编程技能,解决实际问题,并能更好地理解和利用 Java 生态系统中的各种库和框架。
2025-04-09 17:18:43 3.26MB java 课程资源
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易语言是一种专为中国人设计的编程语言,它以简体中文作为编程语法,降低了编程的门槛,使得更多的人能够参与到程序开发中来。本压缩包包含的“易语言A星算法源码”是一项针对易语言的高级教程源码,旨在帮助开发者理解和实现A*(A Star)寻路算法。 A*算法是一种在图形搜索中非常有效的路径查找算法,常用于游戏开发、地图导航等领域。它的主要目的是在有向图或网格中找到从起点到终点的最短路径。A*算法结合了Dijkstra算法的全局最优性和贪婪最佳优先搜索的效率,通过引入启发式函数来预估从当前节点到目标节点的代价,从而减少搜索空间,提高效率。 在易语言中实现A*算法,首先需要理解以下几个关键概念: 1. **节点(Node)**:表示路径上的每个位置,每个节点都包含其坐标、成本(g值)和估计成本(f值)。 2. **开放列表(Open List)**:存放待处理的节点,按照f值排序,优先处理f值最小的节点。 3. **关闭列表(Closed List)**:存放已经处理过的节点,避免重复搜索。 4. **启发式函数(Heuristic Function)**:通常是曼哈顿距离或欧几里得距离,用于估算从当前节点到目标节点的代价。 5. **代价函数(G Function)**:表示从起点到当前节点的实际代价。 6. **f值(F Function)**:等于g值与启发式函数的和,用于评估节点的优先级。 在实现过程中,你需要编写以下核心部分: - **初始化**:设置起点和终点,清空开放列表和关闭列表。 - **主循环**:当开放列表不为空时,取出f值最小的节点,将其移到关闭列表,并更新相邻节点的g值和f值。 - **节点扩展**:对于当前节点的每一个邻居,计算新的g值和f值,如果邻居在关闭列表中或者新g值更高,则忽略;否则,将邻居添加到开放列表。 - **结束条件**:当找到目标节点或者开放列表为空时,算法结束。如果找到目标节点,可以回溯路径;否则,表示没有找到路径。 压缩包中的“A星.e”文件很可能是易语言编写的A*算法源代码文件,你可以通过阅读和分析这个文件来学习如何在易语言环境下实现这个算法。理解并掌握A*算法的实现,不仅可以提升你的编程能力,还能让你在游戏开发或其他需要路径规划的项目中游刃有余。在实践中,你可能还需要考虑如何优化算法性能,例如使用优先队列、数据结构的优化以及合理选择启发式函数等。
2025-04-04 19:24:11 8KB 高级教程源码
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"混合A*(Hybrid A*)路径规划算法详解:逐行源码解析与Matlab实践",逐行讲解hybrid astar路径规划 混合a星泊车路径规划 带你从头开始写hybridastar算法,逐行源码分析matlab版hybridastar算法 ,逐行讲解; hybrid astar路径规划; 混合a星泊车路径规划; 逐行源码分析; matlab版hybridastar算法。,Hybrid A* 路径规划算法的 MATLAB 源码解析 在现代自动驾驶和智能导航系统中,路径规划是关键的技术之一。混合A*(Hybrid A*)算法作为路径规划领域的一个重要分支,近年来受到了广泛的关注和研究。这种算法结合了传统A*算法的启发式搜索和梯度下降的优点,能够有效地应用于复杂环境下的路径规划问题,尤其是在泊车等场景中显示出了其独特的优势。 Hybrid A*算法的核心思想在于将路径划分为不同的区域,在每个区域内使用不同的搜索策略。在开阔区域,利用A*算法的启发式特性快速找到目标点的大概方向;而在障碍物密集或者路径狭窄的区域,则通过梯度下降的策略进行局部优化,以避免路径的局部最优解。这种混合策略使得算法不仅能够保持较高的搜索效率,还能够保证找到的路径具有良好的实时性和适应性。 在实现Hybrid A*算法时,Matlab作为一种强大的数学计算和仿真平台,被广泛应用于算法的开发和测试。Matlab提供的矩阵运算能力和丰富的数学函数库,使得算法的原型设计、参数调优和结果验证都变得相对简单直观。通过Matlab,开发者可以快速地将算法思路转化为代码,并通过图形化界面直观地展示算法的搜索过程和最终结果。 具体到文件名称中的内容,它们似乎是一系列关于Hybrid A*算法的讲解文档和图像资料。文件名称暗示了内容的结构,比如“路径规划算法详解在自动驾驶和智.doc”可能包含了关于算法在自动驾驶领域应用的详细介绍;“混合路径规划算法是一种广泛应用于自动.doc”可能涉及算法的广泛适用性和具体应用场景分析;“路径规划算法的逐行讲解引言算法是一种结合.html”和“逐行讲解路径规划混合星泊车路径规划带你从头开始.html”则表明了文件中包含了对算法原理和实现的逐行讲解。这些文档和图像资料为学习和应用Hybrid A*算法提供了宝贵的资源。 综合来看,混合A*算法在路径规划领域的应用十分广泛,特别是在需要考虑实时性和环境适应性的自动驾驶领域。Matlab平台的使用进一步推动了算法的研究和应用。通过阅读和理解这些文件,可以更深入地掌握Hybrid A*算法的原理和实现,为实际问题的解决提供坚实的理论基础和技术支持。
2025-04-01 10:51:47 851KB safari
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