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开发技术下载,其它下载列表 第60415页

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[其它] 设计模式之总结与回顾

说明:从2005年初听说设计模式,到现在虽然已经8年多了,但GoF的23种模式依然盛行,当然GoF提出这些模式的年代更加久远(1995年)。在工作的过程中,陆陆续续接触了GoF的大部分模式,我记得在2008年的时候就想总结一下设计模式(最近想做的两件事情),最后因为各种原因也没有完成。最近这段时间正好是职业空档期,没什么事儿做,就把之前看过的设计模式翻出来整理了一下,于是就有了上面几篇文章。整理设计模式的过程,也是一个深刻理解面向对象设计的过程。通过对各个模式的回顾,让我更能够明白前辈们关于面向对象设
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[其它] MPC用于轮式移动机器人的路径跟踪问题

说明:本文提出了一种基于扰动观测器的带输入扰动的轮式移动机器人路径跟踪问题的模型预测控制。 设计了一个非线性干扰观测器来估计干扰,并补偿干扰的影响。 针对轮式移动机器人的输入约束,采用具有渐近收敛性的名义模型预测控制方案。 仿真示例表明,尽管存在缓慢变化的输入扰动,但所提出的方案仍可以驱动轮式移动机器人遵循给定的路径。
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[其它] 基于相位调制的单次曝光波前测量在高功率激光驱动器中的应用

说明:基于相位调制的迭代算法被用于高功率激光驱动器的波前在线测量和大口径光学元件的离线检测,该算法只需要单幅衍射光斑和一块分布已知的随机相位板,利用图形处理器(GPU)硬件加速后可在30 s 以内完成迭代计算,并且集成后结构紧凑,基本可放置于高功率激光驱动器的任意位置。基于该方法完成了焦斑预测和对比实验,在现有高功率激光驱动器中对种子光的波前分布进行了在线测量,同时实现连续相位板(CPP)的离线检测。相关实验表明,该算法能够用于解决高功率激光驱动器中焦斑预测、波前在线恢复和大口径光学元器件检测的问题,
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[其它] 四轮转向系统的滑模控制

说明:本文提出了一种主动四轮转向系统的滑模控制,以提高车辆的操纵稳定性。 采用积分时变滑动面来消除稳态误差,并使用平滑函数来减轻颤动效果。 比较了前轮转向车,具有LQR控制的主动四轮转向车和具有滑模控制的主动四轮转向车的动力响应。 仿真结果表明,滑模控制可以跟踪理想的参考模型并抵抗外界干扰。
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[其它] 设计模式自动化

说明:软件开发项目正在变得日趋庞大与复杂。越是复杂的项目,其软件开发与维护的成本越有可能远远超过花费在硬件上的成本。软件的规模与其开发和维护的成本之间存在着一种超线性的关系。说到底,庞大且复杂的软件需要优秀的工程师进行开发与维护,而优秀的工程师总是难以吸引的,留住他们的代价也更高昂。尽管维护每行代码的成本如此高昂,但我们依然编写了大量的样板代码,而这其中有很大一部分可以由更智能的编译器来替代完成。实际上,多数模板代码只是重复地实现设计模式,而其中一部分模式已被理解得十分透彻,只要我们教会编译器一些技巧
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[其它] 带有扰动的线性系统的控制不变集,国际控制学报

说明:在本文中,针对具有加性但有界扰动的线性连续时间系统,提出了用于计算鲁棒控制不变集的算法。 通过对数范数实现线性时不变系统的鲁棒控制不变集。 线性不确定系统的鲁棒控制不变集,即存储函数的水平集,是通过求解函数微分不等式获得的。 仿真表明,与现有文献中的方案相比,所提出的算法可以产生改进的最小体积鲁棒控制不变集近似值。
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[其它] oidc-demo-源码

说明:oidc.demo OIDCServer:认证授权服务器,是基于IdentityServer4的Web项目。访问地址: OIDCProtectedResources:受保护的资源,也是一个Web项目。访问地址: OIDCClient:客户端,也是一个Web项目。访问地址: 这个分支演示OAuth2.0的Authorization Code授权模式。 需要做的配置 在hosts文件增加 127.0.0.1 server.oidc.test 127.0.0.1 api.oidc.test 12
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[其它] 日常笔记:随便写一些-源码

说明:日常写写
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[其它] XacroModelMaker-源码

说明:XacroModelMaker
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[其它] 图像上传器-源码

说明:安装 苹果电脑 brew install imagemagick Windowns는便携式을下载할것
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[其它] 背叛-源码

说明:背叛
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[其它] 约束线性系统的鲁棒模型预测控制

说明:本文提出了一种满足匹配条件的基于扰动观测器的线性系统模型预测控制,其中扰动是有界且变化缓慢的。 在线解决了具有严格约束的常规标称模型预测控制问题,该问题可以预测标称轨迹。 离线确定了两种辅助控制律:一种将真实系统的轨迹驱动到名义系统的轨迹,另一种试图抵消干扰输入的影响。 如果优化问题在初始时刻是可行的,则可以保证所涉及的优化问题的递归可行性和受控系统的鲁棒稳定性。 所得的在线算法具有与常规模型预测控制所需的复杂度相似的复杂度
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