利用Matlab神经模糊推理零碎y=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x)非线性函数进行逼近
2016/2/9 15:54:20
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算法的思路如下：取各障碍物顶点连线的中点为路径点，相互连接各路径点，将机器人移动的起点和起点限制在各路径点上，利用Dijkstra算法来求网络图的最短路径，找到从起点P1到起点Pn的最短路径，由于上述算法使用了连接线中点的条件，不是整个规划空间的最优路径，然后利用遗传算法对找到的最短路径各个路径点Pi(i=1,2,…n)调整，让各路径点在相应障碍物端点连线上滑动，利用Pi=Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1]i=1,2,…n）即可确定相应的Pi，即为新的路径点，连接此路径点为最优路径。
2019/11/5 13:48:34
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本系统主要由BUCK降压模块、BOOST升压模块、测控模块、辅助电源模块组成。
其中BUCK降压模块和BOOST升压模块的驱动选用具有波形互补的可编程芯片IR2104、电流采样选用TI公司公用高边电流采样芯片INA282；
测控模块采用低功耗单片机STM32对输出电压、输出电流实现闭环PI控制。
系统可以实现：在充电模式下，充电电流在1～2A范围内步进可调且步进值为0.05A，电流控制精度1.30%左右；
充电电流变换率为0.87%；
充电效率可达到97.11%，具有测量、显示充电电流以及过充保护功能。
在放电模式下，放电效率可达到96.54%且电压能保持在30V左右。
其中BUCK降压模块和BOOST升压模块的驱动选用具有波形互补的可编程芯片IR2104、电流采样选用TI公司公用高边电流采样芯片INA282；
测控模块采用低功耗单片机STM32对输出电压、输出电流实现闭环PI控制。
系统可以实现：在充电模式下，充电电流在1～2A范围内步进可调且步进值为0.05A，电流控制精度1.30%左右；
充电电流变换率为0.87%；
充电效率可达到97.11%，具有测量、显示充电电流以及过充保护功能。
在放电模式下，放电效率可达到96.54%且电压能保持在30V左右。
2017/10/6 13:55:19
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PID学习软件（C#实现PID）。
通过界面中的文本框可以直接设置多项参数。
欢迎下载使用，包含程序源代码。
通过界面中的文本框可以直接设置多项参数。
可以只要P、I、D或者只用PI、PD、ID或者同时使用PID，方便各位体验P、I、D在控制中分别起到的作用。
具体样式可以看博文：https://blog.csdn.net/kai73/article/details/88565377
通过界面中的文本框可以直接设置多项参数。
欢迎下载使用，包含程序源代码。
通过界面中的文本框可以直接设置多项参数。
可以只要P、I、D或者只用PI、PD、ID或者同时使用PID，方便各位体验P、I、D在控制中分别起到的作用。
具体样式可以看博文：https://blog.csdn.net/kai73/article/details/88565377
2022/10/13 10:51:56
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引见树莓派基金会2021年1月22日最新推出的基于RP2040微控制器的树莓派Pico迷你开发板MicroPython编程技术基础。
2019/9/13 11:13:56
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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