基于速度障碍法融合的改进动态窗口DWA算法：增强动态避障能力与轨迹平滑性,基于速度障碍法与改进评价函数的动态窗口DWA算法动态避障研究：地图适应性强且平滑性优化,改进动态窗口DWA算法动态避障。 融合速度障碍法躲避动态障碍物 1.增加障碍物搜索角 2.改进评价函数，优先选取角速度小的速度组合以增加轨迹的平滑性 3.融合速度障碍法(VO)增强避开动态障碍物的能力 地图大小，障碍物位置，速度，半径均可自由调节 有参考，代码matlab ,改进DWA算法; 动态避障; 融合速度障碍法; 轨迹平滑性; 自由调节参数; MATLAB代码。,优化DWA算法：融合速度障碍法实现动态避障与轨迹平滑

本文详细介绍了在YOLOV8中如何替换损失函数为Wise-IoU，以提高模型性能。具体步骤包括修改metrics.py、loss.py和tal.py三个文件。在metrics.py中，需要替换bbox_iou函数为新的WIoU_Scale类实现；在loss.py中，注释原有损失计算代码并添加新的损失函数选择逻辑；在tal.py中，将原有CIOU替换为SIOU。文章还强调了修改时需同时调整loss.py和tal.py的特定函数，并提供了完整的代码示例和注意事项。 在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）系列模型是一种广为人知的实时对象检测系统。YOLO的V8版本作为最新的一个版本，继续推动了对象检测技术的发展。在这一版中，研究者和开发者持续探索提升模型性能的方法，其中一个重要的方向便是损失函数的改进。 损失函数在机器学习模型训练中扮演着关键角色，它衡量的是模型的预测值与真实值之间的差异。在目标检测模型中，损失函数更是直接决定了模型能否准确地定位图像中的物体以及分类的准确性。YOLOV8中的损失函数用于计算目标检测过程中产生的误差，这些误差随后被用来调整模型的权重以提高预测的精确度。 在本文中，作者详细阐述了如何在YOLOV8中替换原有的损失函数为Wise-IoU（WIoU），这是一种考虑了目标边界框形状和大小的损失计算方式。通过将原本的交并比（Intersection over Union, IoU）进行改进，WIoU能够提供一个更加精细的评估标准，有助于模型对物体的形状和大小进行更准确的预测。在实现该替换的过程中，作者指导用户如何修改模型中的三个关键Python文件：metrics.py、loss.py和tal.py。 具体来说，首先需要在metrics.py文件中替换原有的bbox_iou函数，引入新的WIoU_Scale类，后者包含了Wise-IoU的计算逻辑。这个步骤是为了让模型在计算目标框匹配度时，能够考虑到更多的几何信息，从而提升目标检测的精度。接下来，在loss.py文件中，原有损失计算代码需要被适当地注释掉，并替换为新的损失函数选择逻辑。这里需要谨慎处理，确保新旧代码之间的衔接既准确又高效。在tal.py文件中，原有的完全交并比（Complete IoU, CIOU）需要被替换为尺度感知的交并比（Scale-sensitive IoU, SIOU），这是为了增强模型在缩放变化上的鲁棒性。 文章强调了在修改过程中，用户需要同时调整loss.py和tal.py中的特定函数，以确保新的损失函数能够在整个模型训练流程中得到正确应用。同时，作者也提供了一套完整的代码示例和注意事项，这不仅降低了其他开发者进行类似修改的难度，还为代码的正确运行提供了保障。这些代码示例和注意事项对于理解和实现损失函数的替换至关重要。 在机器学习模型的开发过程中，源码的质量直接关系到最终模型的性能。因此，在进行源码修改时，遵循软件开发的规范和最佳实践是非常必要的。文章中提到的三个文件的修改都符合软件开发流程，强调了代码的可读性、可维护性及可扩展性。这种对源码负责任的态度不仅提升了模型的性能，也为模型的后续维护和升级打下了坚实的基础。 YOLOV8的这一改进凸显了在目标检测领域，损失函数优化的重要性。通过采用更为精确的损失计算方式，不仅能够提升模型的检测精度，还能够加快模型的收敛速度，从而在保证高准确性的同时也提高了训练的效率。这种优化手段在实际应用中具有很高的实用价值，对于推动目标检测技术的发展有着积极的影响。 文章中提供的详细步骤和代码示例对于希望在YOLOV8模型中采用Wise-IoU损失函数的研究人员和开发者来说具有很高的参考价值。通过这些指导，可以更轻松地将理论知识转化为实际操作，同时也有助于推动更深层次的研究和创新。随着越来越多的研究者开始关注损失函数的优化，可以预见，未来的YOLO系列模型将会在目标检测领域展现出更加出色的性能。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计中。在STM32的开发过程中，延时函数是必不可少的一部分，它用于控制程序执行的精确时间，比如在LED闪烁、定时任务或者通信协议中。本资料主要介绍了如何在STM32的HAL库中实现微秒和毫秒级别的延时。 HAL库，全称为Hardware Abstraction Layer（硬件抽象层），是ST公司提供的一种统一的API接口，旨在简化不同STM32系列之间的编程差异，提高代码的可移植性。在HAL库中，延时功能通常是通过`HAL_Delay()`和`HAL_DelayedEntry()`函数来实现的，但这两个函数仅支持毫秒级延时。对于微秒级别的延时，我们需要自定义实现。 在STM32的HAL库中，微秒延时通常涉及到Systick（系统定时器）或者通用定时器的使用。Systick是Cortex-M内核自带的一个定时器，用于实现系统级的延时和时间基准。我们可以通过配置Systick的Reload值和当前计数值，结合中断服务程序，来实现微秒级别的延时。 以下是一个基本的微秒延时函数的实现思路： 1. 初始化Systick，设置其时钟源为HCLK，通常为系统的主频，例如72MHz。 2. 计算出1微秒对应的计数器减计数事件数，这可以通过`SystemCoreClock / 1000000`计算得出。 3. 在延时函数中，根据需要的微秒数，计算出Systick计数器需要减掉的次数。 4. 设置Systick的Reload值，使其在特定时间后产生中断。 5. 启动Systick并进入循环等待，直到中断发生，然后清除中断标志。 对于毫秒延时，`HAL_Delay()`函数已经为我们提供了便利。它内部也是基于Systick或通用定时器实现，但用户无需关心具体的实现细节，只需传入所需的延时毫秒数即可。 在实际应用中，需要注意的是，由于处理器执行指令的时间和中断处理的开销，以及时钟精度等因素，实际的延时可能会略长于预期。因此，在设计关键路径的延时时，需要留有一定的余量。 在项目开发中，为了提高代码的可读性和可维护性，可以将这些延时函数封装到一个单独的文件或模块中，如本压缩包中的`delay_us.c`和`delay_us.h`。`delay_us.c`通常包含上述微秒延时函数的具体实现，而`delay_us.h`则提供对外的头文件声明，供其他模块调用。 STM32的HAL库提供了方便的毫秒级延时函数，而对于微秒级延时，需要根据具体需求和硬件资源自行设计。理解底层原理并合理利用HAL库，能够帮助开发者更高效地完成STM32的延时控制。

本项目旨在通过MATLAB实现基于BP神经网络的小型电力负荷预测模型，并对电力负荷数据进行预处理，采用反向传播算法进行训练，同时在训练过程中优化隐藏层节点数，选择合适的激活函数，并使用均方误差作为性能评估指标，最后通过可视化分析展示预测结果。该项目不仅适用于教学演示，还能够帮助研究人员和工程师深入理解电力负荷预测的算法过程和实际应用。 电力负荷预测作为电力系统规划和运行的重要环节，对于保证电力供应的可靠性和经济性具有关键作用。随着人工智能技术的发展，BP神经网络因其强大的非线性映射能力和自学习特性，在负荷预测领域得到了广泛应用。通过MATLAB这一强大的数学计算和仿真平台，可以更加便捷地实现BP神经网络模型的构建、训练和测试。 在本项目中，首先需要对收集到的电力负荷数据进行预处理。数据预处理的目的是提高数据质量，确保数据的准确性和一致性，这对于提高预测模型的性能至关重要。预处理步骤可能包括数据清洗、数据标准化、去除异常值等，以确保输入到神经网络的数据是有效的。 接下来，利用反向传播算法对BP神经网络进行训练。反向传播算法的核心思想是利用输出误差的反向传播来调整网络中的权重和偏置，从而最小化网络输出与实际值之间的误差。在训练过程中，需要仔细选择网络的结构，包括隐藏层的层数和每层的节点数。隐藏层节点数的选择直接影响到网络的学习能力和泛化能力，需要通过实验和交叉验证等方法进行优化。 激活函数的选择同样影响着神经网络的性能。常用的激活函数包括Sigmoid函数、双曲正切函数、ReLU函数等。不同的激活函数具有不同的特点和应用场景，需要根据实际问题和数据特性来选择最合适的激活函数，以保证网络能够学习到数据中的复杂模式。 性能评估是模型训练中不可或缺的一步，它能够帮助我们判断模型是否已经达到了预测任务的要求。均方误差（MSE）是一种常用的性能评估指标，通过计算模型预测值与实际值之间差值的平方的平均数来衡量模型的预测性能。MSE越小，表明模型的预测误差越小，预测性能越好。 预测结果的可视化分析对于理解和解释模型预测结果至关重要。通过图表展示模型的预测曲线与实际负荷曲线之间的对比，可以直观地评估模型的准确性和可靠性。此外，通过可视化还可以发现数据中的趋势和周期性特征，为电力系统的运行决策提供参考。 整个项目不仅是一个技术实现过程，更是一个深入理解和应用BP神经网络的实践过程。通过本项目的学习，可以掌握如何将理论知识应用于实际问题的解决中，提高解决复杂工程问题的能力。 另外，对于标签中提到的Python，虽然本项目是基于MATLAB实现的，但Python作为一种同样强大的编程语言，也广泛应用于数据科学、机器学习和人工智能领域。对于学习本项目内容的读者，也可以考虑使用Python实现相似的预测模型，以加深对不同编程环境和工具的理解。

易语言挂机锁是一种在计算机程序中用于保护系统或应用程序安全的工具，它通过特定的技术手段，如钩子函数，防止未授权的用户在你离开电脑时操作你的程序或系统。下面将详细介绍其中的关键概念和技术。 1. **易语言**：易语言是中国本土开发的一种编程语言，其设计理念是使编程变得简单、直观，适合初学者学习。它的语法简洁明了，以中文作为编程关键字，降低了编程的门槛。 2. **挂机锁**：挂机锁是一种安全机制，当用户离开计算机时，可以激活挂机锁，锁定当前程序或系统，防止他人进行任何操作。一旦锁定，只有输入正确的解锁密码才能解除锁定，确保用户的隐私和数据安全。 3. **钩子函数**：钩子函数是Windows API中的一种技术，允许程序员在系统事件发生时插入自定义代码进行处理。比如，它可以监听键盘、鼠标等输入事件，或者监控窗口创建、销毁等系统行为。在挂机锁中，钩子函数常用于检测用户活动，一旦检测到用户离开时的特定行为（如无鼠标或键盘动作），就会触发锁屏功能。 4. **安装钩子**：在Windows编程中，通过调用`SetWindowsHookEx`函数来安装钩子，这个函数会将你的钩子函数添加到系统的钩子链中，以便在特定事件发生时被调用。 5. **GetModuleHandleA**：这是Windows API中的一个函数，用于获取指定模块（如动态链接库DLL）的句柄。在安装钩子时，可能需要此函数来确定钩子函数所在的模块，以便系统能够正确地调用它。 6. **卸载钩子**：使用`UnhookWindowsHookEx`函数可移除之前安装的钩子。这通常在程序退出或不再需要监听特定事件时执行，以释放系统资源并避免不必要的干扰。 7. **下一个钩子**：在钩子链中，每个钩子都有一个“下一个”钩子，当一个钩子函数处理完事件后，会将控制权传递给下一个钩子。通过`CallNextHookEx`函数可以实现这一点。 8. **CopyMemory**：这是一个内存操作函数，通常用于快速地复制内存块。在挂机锁中，可能会用到这个函数来复制或比较密码等敏感数据，以确保数据传输的安全性。 以上就是关于"易语言挂机锁"的核心知识点。通过理解和掌握这些技术，开发者可以创建出自己的挂机锁程序，为用户提供额外的安全保障。在实际编程过程中，还需要注意线程同步、错误处理以及用户交互设计等多个方面，以构建出稳定且用户体验良好的挂机锁应用。

易语言完美挂机锁源码,完美挂机锁,低级钩子回调函数,进程_进程名称取进程ID,进程_进程是否存在,进程_进程是否存在2,Api_设置钩子,Api_释放钩子,CallNextHookEx,外部_获得程序句柄,取创建32位帮助工具快照_,关闭内核对象_,打开进程_

易语言挂机锁屏蔽键盘是一种在编程中实现的软件功能，主要用于防止用户在特定程序运行时进行键盘输入，常用于游戏挂机、自动化测试等场景，以确保程序的正常运行不受干扰。本教程将深入讲解易语言挂机锁屏蔽键盘的实现原理及核心知识点。 挂机锁屏蔽键盘的核心技术是钩子函数（Hook Function）。钩子函数是Windows操作系统提供的一种机制，允许应用程序监视系统中特定事件的发生，例如键盘输入。通过安装钩子，我们可以拦截键盘消息，阻止它们到达目标应用程序。 在易语言中，安装钩子主要涉及以下步骤： 1. **定义钩子处理函数**：创建一个函数来处理捕获到的键盘事件。在易语言中，这个函数通常会接收消息参数，判断是否需要屏蔽键盘输入。 2. **获取模块句柄**：使用`GetModuleHandleA`函数获取目标进程的模块句柄，这是安装钩子的必要信息。`GetModuleHandleA`函数接受一个模块名或NULL，返回对应进程的主模块句柄。 3. **安装钩子**：使用`SetWindowsHookEx`函数安装钩子。此函数需要提供钩子类型（如WH_KEYBOARD_LL表示低级键盘钩子）、钩子处理函数地址、模块句柄以及线程ID。安装成功后，系统会开始调用我们的钩子函数来处理键盘事件。 4. **注册屏蔽**：在挂机锁启动时，调用安装钩子的代码，使键盘输入被拦截。 5. **解除屏蔽**：当挂机锁结束或者需要恢复键盘输入时，调用`UnhookWindowsHookEx`函数卸载钩子，恢复正常键盘操作。 在易语言挂机锁屏蔽键盘源码中，`CopyMemory`函数可能被用来复制钩子处理函数的地址，以便在`SetWindowsHookEx`中传递。`CopyMemory`函数是一个内存拷贝函数，可以将内存区域的数据复制到另一个内存区域。 除此之外，还需要注意的是，由于挂机锁涉及到系统级别的操作，因此在编写代码时应特别小心，避免影响其他正常运行的程序。同时，为了保证兼容性和安全性，需要对各种异常情况进行适当的处理。 总结来说，易语言挂机锁屏蔽键盘的实现主要依赖于Windows API中的钩子机制，通过安装和卸载钩子函数，以及处理键盘事件，达到屏蔽键盘输入的效果。理解和掌握这些知识点对于想要在易语言环境中实现类似功能的开发者至关重要。通过深入学习和实践，可以进一步提升对系统级编程的理解和应用能力。

标题中的"ocx函数查看exe"是一个工具，用于查看OCX（ActiveX Control）控件的函数接口。OCX是Microsoft开发的一种组件技术，它基于COM（Component Object Model），允许开发者创建可重用的控件，这些控件可以被集成到Windows应用程序中，提供丰富的用户界面功能。 描述中提到，这个工具可以直接查看OCX控件的接口名称，这对于程序员来说非常实用。OCX控件的接口定义了它可以执行的操作和对外提供的服务，理解这些接口对于使用或自定义OCX控件至关重要。工具的免费提供解决了开发者寻找可靠资源的问题，因为在很多情况下，下载此类工具可能需要消耗积分，而且质量也不一定有保障。 在标签中提到了"vc++"，这表明这个工具可能与Visual C++有关。VC++是Microsoft的C++开发环境，支持COM编程，因此它非常适合用来开发和使用OCX控件。使用VC++的开发者可能会对这个工具特别感兴趣，因为它可以帮助他们更有效地理解和利用OCX控件。 至于压缩包内的文件"ocx函数查看.exe"，这是一个可执行文件，很可能是该工具的主程序。在Windows操作系统上，.exe文件是可直接运行的程序。为了使用这个工具，用户只需双击这个文件，按照提示操作即可查看OCX控件的函数接口信息。 OCX函数查看工具的使用通常包括以下几个步骤： 1. 打开工具：双击"ocx函数查看.exe"启动程序。 2. 加载OCX控件：在工具中输入或选择要查看的OCX控件的文件路径。 3. 查看接口：工具将解析OCX控件，并显示其包含的所有接口和函数。 4. 分析接口：开发者可以根据显示的函数名称、参数和返回值来了解控件的功能和使用方法。 "ocx函数查看exe"是一个针对VC++开发者，尤其是涉及到OCX控件开发和使用的工具，它能帮助开发者更方便地理解和使用OCX控件，提高开发效率。由于它是免费提供的，开发者无需花费积分或其他资源就能获取，大大降低了开发中的成本和门槛。

包含18-21版本的simulink仿真，仿真中所用参数与学习博客一致，可以实现较好的正弦电压输出。 下载前请确保可以编译S-function！ 使用S-function更便于做实验，直接将代码移植到DSP中断即可。 仿真为自己搭建，代码也是自己手写，亲测有效，如有问题欢迎私信讨论。 在电力电子领域，逆变器扮演着将直流电能转换为交流电能的重要角色，尤其在可再生能源并网、工业驱动系统以及不间断电源系统中具有广泛应用。逆变器的设计和控制是电力电子技术的核心课题之一，而三相三电平逆变器因其在减少输出电压谐波、提高功率转换效率方面的优势，成为了研究的热点。 本文所述的仿真项目聚焦于三相三电平逆变器，通过电压电流双闭环控制以及空间矢量脉宽调制（SVPWM）技术，实现精确的电能转换。SVPWM是一种高效的PWM技术，能够更有效地利用直流电源，减少开关损耗，提高逆变器的输出波形质量。在实现SVPWM的过程中，通过S-函数编程来完成算法的嵌入，使得仿真模型具有更强的灵活性和扩展性。 本仿真项目所用的参数设置与相关学习博客保持一致，以确保仿真的准确性和可靠性。这不仅有利于学习者按照标准流程进行学习，也便于他们根据实际需求对系统参数进行调整。此外，S-function的使用意味着实验者可以直接将仿真模型中的代码移植到实际的数字信号处理器（DSP）上，便于进行实际硬件的控制测试和应用。 在设计三相三电平逆变器时，控制算法的选取至关重要。电压电流双闭环控制是一种常用的控制策略，它能够有效提升逆变器输出波形的稳定性和质量。在双闭环控制系统中，电流环负责快速响应负载变化，而电压环则保持输出电压的稳定。通过合理的PI参数整定，可以使得系统在不同负载和工况下都能表现出良好的动态和静态特性。 在实现SVPWM算法时，涉及到坐标变换、扇区判断、电压空间矢量的选择和作用时间计算等多个环节。这些环节需要精确的数学模型和算法支持，同时还需要考虑数字实现的离散性问题。S-function提供了一种便捷的编程方式，使得复杂的控制算法能够在Simulink环境下得到快速的实现和验证。 对于三相三电平逆变器的LC滤波器设计，目标是尽量减少逆变器输出中的高次谐波，提高输出电能的质量。滤波器的设计需要考虑到逆变器开关频率、LC参数匹配以及滤波效果等多方面因素。 本项目所提供的三相三电平逆变器电压电流双闭环SVPWM仿真模型，不仅可以用于教学和学习，还具有一定的实际应用价值。用户可以在仿真环境中调整各种参数，观察系统的响应，通过实验来优化控制策略和系统性能。此外，项目中提供的S-function代码，为将仿真模型应用于实际硬件平台提供了可能，这对于逆变器控制系统的设计与开发具有重要的参考价值。

这个问题是关于计算在1到N之间，数字1和2出现的总次数，并要求求出这个总数除以20123的余数。这其实是一个经典的字符串处理问题，可以通过编程算法来解决。我们可以使用动态规划或者数学分析的方法来计算F(N)。 让我们分析数字1和2在1到N的序列中的出现规律。对于数字1，我们知道在每个1位数、2位数、3位数等中，1都会出现一次，除了个位是1的情况外，十位和百位也会有1的出现。同样，对于数字2，也有类似的规律。但要注意的是，当N较大时，我们需要考虑更高位的数字出现情况。 为了简化问题，我们可以分别计算数字1和数字2的出现次数，然后相加。对于数字1，我们可以观察到： 1. 在1位数中，1出现1次。 2. 在2位数中（10到19），1出现了10次。 3. 在3位数中（100到199），1在百位出现了100次，在十位出现了90次，在个位出现了10次。 4. 对于更高位的数，可以类似地进行分析。 我们可以发现，对于k位数，1在百位、十位和个位出现的次数分别是10^(k-1)，9*10^(k-2)，和10^(k-2)。所以，对于数字1的总出现次数F1(N)，可以这样计算： F1(N) = Σ[10^(k-2) + 9 * 10^(k-3)] for k从1到log10(N)+1 对于数字2，我们可以用类似的方法计算。不过需要注意，2在个位出现的频率会比1高，因为它在10的倍数中也会出现。所以，对于数字2的总出现次数F2(N)，计算方式会稍有不同： F2(N) = Σ[(k-1) * 10^(k-2)] for k从1到log10(N)+1 F(N) = F1(N) + F2(N)，并求F(N)对20123取模即可得到输出结果。 在实际编程实现时，可以使用循环或者递归的方式来计算上述公式，并在每次累加时对20123取模，避免溢出。对于输入的N值（1 ≤ N ≤ 10^100），这种计算方法是可行的，因为即使N非常大，计算次数也不会超过100，所以时间复杂度和空间复杂度都是线性的。 对于给定的样例输入10，按照上述方法计算，我们得到F(10) = 3，与样例输出一致。在实际编程解题时，可以编写一个函数，接受N作为参数，返回F(N)对20123取模的结果。这样，无论N的值是多少，都能快速得出正确答案。