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栏杆先生鸡尾酒:先生鸡尾酒-源码
说明:自述文件 该自述文件通常会记录启动和运行应用程序所需的所有步骤。 您可能要讲的内容: Ruby版本 系统依赖 配置 数据库创建 数据库初始化 如何运行测试套件 服务(作业队列,缓存服务器,搜索引擎等) 部署说明 ...
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基于神经网络的移动机器人路径规划方法
说明:针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。
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weixin_38592455
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雨果猿博客-源码
说明:具有Netlify身份的Netlify CMS的Hugo模板 这是内置一个小型企业模板和 ,设计和开发 , 。 入门 使用我们的部署按钮获取您自己的存储库副本。 这将设置运行CMS所需的一切: GitHub帐户中包含代码的新存储库 全面持续部署到Netlify的全球CDN网络 使用Netlify身份控制用户和访问 使用Netlify CMS管理内容 初始构建完成后,您可以邀请自己作为用户。 转到新站点中的“身份”选项卡,单击“邀请”,然后向自己发送邀请。 现在您已经准备就绪,可以开始编辑
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weixin_42119866
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基于免疫自适应遗传算法的机器人栅格地图融合
说明:融合各机器人独自创建的环境地图,实现信息共享,是提高分布式多移动机器人系统环境探索效率的关键.研究了在没有公共参考坐标系及机器人相对位置信息未知情况下的栅格地图融合问题,提出了一种基于免疫自适应遗传算法的栅格地图融合方法,该算法把反映两个栅格地图重叠区域相异程度的优化函数作为抗原,每个可能的平移、旋转平面转换对应一个抗体.仿真结果表明了该算法可以较快的收敛速度和较强的全局搜索能力,搜索到两个栅格地图的最佳重叠区域,实现地图融合.
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递归神经网络的进化机器人路径规划方法
说明:针对机器人递归神经网络控制器在进化优化过程中存在的问题,利用改进的进化算法对递归神经网络控制器进行优化设计,提出了一种基于递归神经网络的进化机器人路径规划算法,该算法利用高斯变异和柯西变异相结合的方式进行变异操作,利用个体适应度和种群多样性指标使交叉概率和变异概率进行自适应调整.给出了算法的具体步骤,并与基于标准前馈网络的路径规划方法进行了比较.仿真结果表明递归神经网络控制器对动态未知环境具有更好的适应性.
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weixin_38663036
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Projets餐厅:Projet Web API多层en .Net-源码
说明:Projets餐厅:Projet Web API多层en .Net
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students.mdb
说明:students.mdb
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基于电流传输器的数字可编程电压模式双二次通用滤波器的分析综合法
说明:提出了一种基于第二代电流传输器的数字可编程电压模式双二次滤波器的分析综合方法.由该方法无需元件匹配就能实现电压模式低通、带通、高通、带阻及全通5种滤波输出.使用传输门开关电路实现了数字可编程滤波器.所实现的电路具有高输入阻抗、电路结构简单,所有无源元件接地、灵敏度很低的特点,可应用于模数混合集成电路.
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weixin_38611230
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一种基于激光信息的移动机器人两步自定位方法
说明:提出了一种基于激光信息的移动机器人两步自定位方法.在对扫描数据预处理之后,第一步采用序贯搜索法进行室内环境的直线提取并建立角度直方图,通过角度直方图匹配求取机器人的旋转角度.第二步对角度匹配后的激光数据进行核密度估计,以核相关为基础建立以平移向量为参数的目标函数,并采用BFGS拟牛顿法实现平移向量的求解.实验结果证明该方法能够有效的实现移动机器人的精确自定位.
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weixin_38748580
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新型电流输送机及其在全平衡差动电流模式椭圆滤波器设计中的应用
说明:本文介绍了一种新型的基于CMOS的电流传输器:电流控制的完全平衡第二代电流传输器(CFBCCII)元件,该元件具有一对差分Y端子,一对差分X端子和两个对Z端子。 所提出的电路通过其X端的电流可调本征电阻提供了电子调谐的可能性。 以椭圆滤波器的实现为例,说明其在电流模式完全平衡滤波器设计中的应用,其中CFBCCII中的本征电阻用于对滤波器的特征频率进行电子调谐。
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weixin_38717171
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激光超声表面波在表面缺陷上的反射与透射
说明:采用激光超声可视化技术研究了脉冲激光激励的表面波在不同深度缺陷上的反射和透射,实验得到了表面波在缺陷处的可视化声场。研究结果表明,随着缺陷深度的增大,表面波的反射系数先增大后平缓变化,透射系数先减小后平缓变化。研究结果为裂纹深度的激光超声表面波检测奠定了实验基础。
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