[其它] 迭代学习控制系统的错误跟踪

说明：本文提出了一种迭代学习控制方法，可以预先指定错误轨迹。 该方法不需要每次迭代的初始条件都应保持为固定值，而常规方法通常会假定此要求。 所提出的策略是使跟踪误差轨迹在整个间隔内收敛到预先指定的轨迹。 分别研究了常数参数化，时变参数化和组合情况。 因此，通过类似Lyapunov的方法，给出了学习规律并详细分析了学习系统。 利用不饱和/饱和学习定律，系统误差在整个时间间隔内与预定误差轨迹一致，并且保证封闭系统中的所有信号都受到限制。 数值结果验证了该方法的有效性。
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[其它] azure-boards-planning-poker-源码

说明：Azure董事会规划扑克 这是对的重提。 感谢您的良好起点！ 要做：gh动作工作流程和状态徽章 贡献 要测试您的工作，请首先（如果您已经拥有一个继续使用的帐户）。 在运行脚本之前，请确保更新manifest.json以使用发布者的ID。 本地构建 您需要：nodejs，npm，make。 我使用了一个debian slim映像并将其安装为起点： apt-get install -y curl curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_15.x |
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[制造] 综合布线（11.23垂直子系统）.docx

说明：综合布线
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[其它] simple-livewire-table:一个简单的表格组件，具有搜索，排序，复选框，分页和导出数据-源码

说明：简单的Livewire表 表组件，具有搜索，排序，复选框，分页和导出数据。 使用该组件，您可以从实体或集合中快速生成表。 导出带有选定数据的示例 安装 通过composer安装此软件包： composer require luanfreitasdev/simple-livewire-table 确保 现在剩下的就是编译资产了： npm install && npm run dev 制作表组件 为实体生成的组件 使用make命令： php artisan make:table User
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[其它] ASM_ANDROID1-源码

说明：ASM_ANDROID1
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[其它] morpholopy-源码

说明：形态 计算以下形态参数的Python软件包： 恒星和HI + H2气体的kappa_co（例如，参见 ），特定角动量和轴向比（例如，参见 ）。 它还可以计算HI + H2的表面密度，并在模拟中对十个最大质量的星系进行粒子投影。 形态以html格式输出图形和表格。 要求 morpholopy软件包需要： python3.6或以上 参见requirements.txt 如何使用它 在文件run.sh中，指定要存储模拟的文件夹（folder =），模拟快照（例如snap = 34）和要存储图形的
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[其它] TabExampleKotlin-源码

说明：TabExampleKotlin
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[其它] SISO离散时变系统的自适应迭代学习控制

说明：针对SISO时变离散时间系统，提出了一种自适应迭代学习控制方法。 为了估计随时间变化的未知数，分别给出了两种迭代学习算法，即完全饱和的迭代学习投影算法和完全饱和的迭代学习最小二乘算法。 在确定性等效原理的基础上，开发了一种单步前进控制器。 闭环系统的稳定性和收敛性是通过迭代域关键技术引言建立的，该技术引言是现有迭代技术的变体，专门针对迭代领域中的分析目的而设计。 随着迭代进行到无穷大，在闭环中的所有信号保持有界的情况下，可以在预定的时间间隔内（不包括初始时刻）实现完整的跟踪。
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[其它] walls:[深潜] Discord服务器上托管的壁纸的存档-源码

说明：[墙] [深潜] Discord服务器上托管的壁纸的存档。
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[其它] calvin:兴趣爱好查询界面-源码

说明：介绍 卡尔文（Calvin）是hobbs平台的一项服务。 它为平台中的特定数据类型提供GraphQL接口 入门 最好的入门方法是克隆包括子模块在内的hobbes存储库。 git clone --recursive https://github.com/rd-kmd/hobbes.git Calvin服务是hobbes存储库的子模块。 克隆了霍布斯软件仓库后，您可以安装所需的工具dotnet tool restore ，然后通过dotnet fake run应用程序 安装过程 要克隆存储库（包括子
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[其它] NoteMarketPlace-源码

说明：注意市场
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[C++] LeeBaseStruct.zip

说明：面试官的灵魂发问，你会写List、Queue、Stack吗？（C++实现） 本文实现了相对简单的List、Queue、Stack数据，通过C++实现，在本文中所有的用例都借于`Struct Node`， https://blog.csdn.net/Bing_Lee/article/details/114645512
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