开环系统参数辨识，带遗忘因子的递推最小二乘估计法（FFRLS)，系统为单入单出的CAR(带控制量的自回归模型）模型,三阶系统

ngx拖动以选择轻巧，快速，可配置的React式拖动选择组件，适用于Angular6及更高版本演示版操场如果您想将其用于试驾，请查看此:high_voltage:。
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建

用labview开发的飞思卡尔智能车电机PID调速界面，可以观察PID调理情况发送速度，KI,KP,KD数据格式a速度KIKPKD接收数据car%d%d

1.首先从文件菜单打开程序目录下的car.avi视频,零碎将显示视频的第一帧。
2.点击背景提取菜单，稍后会提取出背景并显示在打开的第二个窗口中。
3.当提取出背景后，点击检测跟踪菜单，对车辆进行检测和跟踪。
4.点击轨迹绘制菜单，绘制车辆的轨迹。

1、yolov5车辆行人检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的车辆行人检测权重，在一万多张交通场景行人车辆数据集中训练得到的权重，有pyqt界面，目的类别为person和car共2个类别，并附5000多张行人车辆检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中2、pyqt界面可以检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/1242307434、采用pytrch框架，python代码

clearall;closeall;fs=8e5;%抽样频率fm=20e3;%基带频率n=2*(6*fs/fm);final=(1/fs)*(n-1);fc=2e5;%载波频率t=0:1/fs:(final);Fn=fs/2;%耐奎斯特频率%用正弦波产生方波%==========================================twopi_fc_t=2*pi*fm*t;A=1;phi=0;x=A*cos(twopi_fc_t+phi);%方波am=1;x(x＞0)=am;x(x＜0)=-1;figure(1)subplot(321);plot(t,x);axis([02e-4-22]);title('基带信号');gridoncar=sin(2*pi*fc*t);%载波ask=x.*car;%载波调制subplot(322);plot(t,ask);axis([0200e-6-22]);title('PSK信号');gridon;%=====================================================vn=0.1;noise=vn*(randn(size(t)));%产生乐音subplot(323);plot(t,noise);gridon;title('乐音信号');axis([0.2e-3-11]);askn=(ask+noise);%调制后加噪subplot(324);plot(t,askn);axis([0200e-6-22]);title('加噪后信号');gridon;%带通滤波%======================================================================fBW=40e3;f=[0:3e3:4e5];w=2*pi*f/fs;z=exp(w*j);BW=2*pi*fBW/fs;a=.8547;%BW=2(1-a)/sqrt(a)p=(j^2*a^2);gain=.135;Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p));subplot(325);plot(f,abs(Hz));title('带通滤波器');gridon;Hz(Hz==0)=10^(8);%avoidlog(0)subplot(326);plot(f,20*log10(abs(Hz)));gridon;title('Receiver-3dBFilterResponse');axis([1e53e5-31]);%滤波器系数a=[100.7305];%[10p]b=[0.1350-0.135];%gain*[10-1]faskn=filter(b,a,askn);figure(2)subplot(321);plot(t,faskn);axis([0100e-6-22]);title('通过带通滤波后输出');gridon;cm=faskn.*car;%解调subplot(322);plot(t,cm);axis([0100e-6-22]);gridon;title('通过相乘器后输出');%低通滤波器%==================================================================p=0.72;gain1=0.14;%gain=(1-p)/2Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p));subplot(323);Hz1(Hz1==0)=10^(-8);%avoidlog(0)plot(f,20*log10(abs(Hz1)));gridon;title('LPF-3dBresponse');axis([05e4-31]);%滤波器系数a1=[1-0.72];%(z-(p))b1=[0.140.14];%gain*[11]so=filter(b1,a1,cm);so=so*10;%addgainso=so-mean(so);%removesDCcomponentsubplot(324);

课程说明...................................................................................................................................1课程引见.....................................................................................................................................1课程目标.....................................................................................................................................1第1章QoS的基本概念.............................................................................................................21.1基本概念...............................................................................................................................21.2IPQoS的三种模型...............................................................................................................41.2.1Best-Effort模型..........................................................................................................51.2.2IntServ模型................................................................................................................61.2.3DiifServ模型体系结构..............................................................................................10第2章报文的分类及标记........................................................................................................12第3章流量监管与整形............................................................................................................133.1流量监管－CAR..................................................................................................................133.2流量整形－GTS...................................................................................................................153.3物理接口总速率限制－LR...................................................................................................17第4章拥塞管理......................................................................................................................184.1先进现出队列－FIFO.....................................

ADAMS_car培训教程，非常全面。
第一章ADAMS/CAR简介第二章基本概念第三章生成并调整子零碎第4章曲线编辑器和特性文件编辑器...............第7章生成并仿真整车模型第8章驾驶机器第15章模板的调研....

停车场管理1)．有一个两层的停车场,每层有6个车位,当第一层车停满后才允许使用第二层.(停车场可用一个二维数组实现,每个数组元素存放一个车牌号)每辆车的信息包括车牌号,层号,车位号,停车时间共4项.其中停车时间按分钟计算2).假设停车场初始状态为第一层已经停有4辆车,其车位号依次为1—4,停车时间依次为20,15,10,5.即先将这四辆车的信息存入文件”car.dat”中(数组的对应元素也要进行赋值)3).停车操作:当一辆车进入停车场时,先输入其车牌号,再为它分配一个层号和一个车位号(分配前先查询车位的使用情况,如果第一层有空则必须停在第一层),停车时间设为5,最后将新停入的汽车的信息添加文件”car.dat”中,并将在此之前的所有车的停车时间加5.4).收费管理(取车):当有车离开时,输入其车牌号,先按其停车时间计算费用,每5分钟0.2元.(停车费用可设置一个变量进行保存),同时从文件”car.dat”中删除该车的信息,并将该车对应的车位设置为可使用状态(即二维数组对应元素清零).按用户的选择来判断能否要输出停车收费的总计.5).输出停车场中全部车辆的信息.

一个简单的汽车租赁管理系统（C++控制台程序）：利用C++实现对汽车和客户信息的增、删、改等操作，并保存。
部分代码://CarRent.cpp:定义控制台使用程序的入口点。
//#include"stdafx.h"#include"CarData.h"#include"Menu.h"#include"CustomerData.h"intmain(){ Menu::welcome(); Menu::login();//登录界面 charchoice; intcarid,customerid; //汽车编号，客户编号 CustomerDataCustomerDB; //客户库 Customer*r; //客户 CarDataCarDB; //汽车库 Car*b; //汽车 Menu::showMenu();//显示菜单 coutcustomerid; try { if(customeridcarid; try { if(caridgetNo()); coutcustomerid; try { if(customeridcarid; try { if(carid＜=0) throw1; } catch(...) { cout＜＜"输入有误，请重新输入"; break; } r=CustomerDB.search(customerid);//按编号查找 if(r==NULL) { cout＜＜"不存在该客户！"＜＜endl; break; } b=CarDB.search(carid); if(b==NULL) { cout＜＜"不存在该汽车！"＜getOnshelf()==1) { cout＜＜"该汽车已经归还!"＜＜endl; break; } cout＜＜"您成功归还一辆"

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。