这是作者花了很多心血编译并封装的高斯伪谱算法等一系列最优控制算法的封装库，可以求解各种轨迹优化问题。项目主要基于Lpopc进行封装，并提供了visual studio demo项目供学习。通过ElegantGP(该库名称)，您可以构建各种复杂最优控制问题并求解。它所依赖的arma和MKL我也都打包在了这个库中，您无需为依赖问题而烦恼。C++求解高斯伪谱算法，从现在开始将不再困难！

接近最新版本，无bug，无水印，下载即用

形考答案+日常学习行为练习.dwg图

OPAC (Optical Properties of Aerosols and Clouds) v4.0完成编译，包含opac.exe

VS2010下编译的libcurl库，支持OpenSSL，支持Zlib，分别编译出/MT /MTd /MD /MDd运行时库下的静态库。

2023-6-7-手机扫二维码直接录入电脑上任意光标位置或excel表里(含电脑端+手机端)无需会员或注册，同一个WIFI路由器下即可使用，非常BEST，配合批量生成二维码条形码那个软件更BEST

无感FOC龙伯格观测器+PLL仿真模型，电机为米格电机，可直接运行，适合验证算法，相关原理分析及说明： 永磁同步电机无感FOC（龙伯格观测器）算法技术总结-仿真篇：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136346434 永磁同步电机无感FOC（龙伯格观测器）算法技术总结-实战篇： https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136347031

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

在进行image captioning实验时，通常会使用COCO、Flickr8k和Flickr30k等数据集。这些数据集已经处理好了格式，因此我们可以直接使用它们。然而，当我们需要使用自定义的数据集来完成特定任务时，就需要将其转换为json格式的数据集。目前，关于这方面的代码资料相对较少。因此，本文作者花费了一些时间，从头编写了一个能够将自定义的image captioning数据集转换为COCO JSON格式的代码。

Overleaf直接编译：解决计算机学报模板乱码和跨页隐藏的问题。