api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll下载(64), win7 安装mysql时出现错误提示, “无法启动此程序,因为计算机中丢失 api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll。 尝试重新安装该程序以解决此问题。 附件为64位系统可用dll
2024-06-17 23:09:27 1KB mysql
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流放路径修改工具和模组 搜索修改比较提取插入替换装甲以任何方式拼写微交易。 许多已知的mod(.aoc .otc .epk .pet .atlas .env ...)或创建您自己的。 批处理文件。 创建automods(带有基本过滤器和命令的.txt文件)以依次应用所有mod(请参见下面的两个示例)。 限制和排除过滤器以仅修改某些文件。 调整纹理大小。 提取纹理(.DDS)时将其解压缩,以准备提供给DDS优化器(DDSOpt,...),以提高性能和质量。 自动备份。 整理碎片。 适用于所有PoE版本,不依赖于Grinding Gear Games更新:文件搜索和文件mod依赖于Python.re正则表达式 任何操作系统。 安装 。 打开命令行并运行pip3 install brotli 。 单击__init__.py以启动应用程序。 示例:MTX的TabulaRasa型号更改
2023-12-28 22:25:53 1.08MB
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为了在大图中找到两点之间的最短路径,我们先通过宽度优先搜索为每个点建立距离标签索引。关键是在宽度优先搜索是进行剪枝。
2023-04-30 22:26:56 1.1MB 图数据查询 点间最短路径
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图像修复matlab代码Path_planning_for_FEVAR 通过可变形配准腹主动脉瘤的3D路径规划,进行机器人辅助的开窗血管内修复 要求 版本:Matlab R2016a至R2017a 平台:Windows,Linux 脚本'demo_2D3Dregist.m': 这演示了如何从2D术中分割的动脉瘤形状和3D术前骨骼恢复机器人路径的3D骨骼,它将导入术前透视的2D jpg图像,2D分割标签和3D骨骼。 它将显示2D / 3D骨骼,术中(地面真实)骨骼,术前骨骼和我们的预测的注册时间成本,以及在2D和3D中评估的距离误差。 文件夹“功能”: 它包括为在2D和3D骨架之间进行可变形配准而编写的所有代码。 请仔细阅读每个文件中的许可证。 对于使用此文件夹中代码的任何学术出版物,请引用: 郑JQ,周XY,C。Riga和GZ Yang,“机器人辅助有条件的血管内主动脉修复的单一2D荧光镜图像的3D路径规划”,IEEE国际机器人与自动化会议(ICRA),2019年。 文件夹“数据”: 它包括演示中使用的导入数据。 文件夹“外部”: 它包括演示中使用的重新分配的代码。 请仔细阅读每个文件
2023-04-15 15:22:41 3.26MB 系统开源
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回流路徑分析
2023-04-11 18:00:01 194KB 回流路徑 电源
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unity绕过障碍物自动寻路,unity2017的,c sharp 的代码
2023-04-11 14:41:22 1019KB unity path
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路径规划算法 例如,许多路径规划算法已实现为机器人技术课程的一部分。 A *,D *,RRT,RRT *
2023-03-26 18:29:02 1001KB MATLAB
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网上的api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll所需积分太多了,只要5积分,64位随便下
2023-03-12 23:08:30 5KB pothon 系统 api-ms-win-core-
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Dubins path planning codes for robots with initial velocity with or without workloads balancing. 机器人的运动具有局限性,它的转向性能受到方向舵最大偏角的制约,因此其转向时的最小转向半径为R,转弯半径无法比R更小,在运动上就受到速度约束,传统的路径规划方法并没有考虑这一点。 以往的相关文献也有采用Dubins方法的,但是大都是考虑单一的路径规划算法,应用于多智能体系统的很少。结合多智能体系统的任务分配进行研究,考虑了多种情况下的任务分配和路径规划问题,该算法同时能够处理障碍物情况并实现负载均衡。 https://blog.csdn.net/ayawaya/article/details/88923944
2023-03-07 19:08:08 10KB 人工智能 水下机器人 robot 路径规划
Python星 这是python中的简单实现 文献资料 astar模块定义了AStar类,该类必须继承并完成以下几种方法的实现: 邻居 @ abstractmethod def neighbors ( self , node ) 对于给定的节点,返回(或产生)其邻居列表。 此方法必须在子类中实现 这是一种为了向算法提供图形描述以供计算时使用的方法 此方法必须在子类中实现。 之间的距离 @ abstractmethod def distance_between ( self , n1 , n2 ) 给出两个相邻节点n1和n2之间的实际距离/成本(即n2属于n1邻居的列表)。 保证n2属于通过调用近邻(n1)返回的列表。 此方法必须在子类中实现。 heuristic_cost_estimate @ abstractmethod def heuristic_cost_estimat
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