本人研二，需要用Carla软件进行一些仿真，从各网站论坛等收集汇总方法，搞了一整天，将其编辑到了一个demo里，从Carla安装包的下载，到python解释器、编译器与的安装与numpy、pygame的配置，到最终如何上手在文件里都有了，压缩包没有密码，欢迎大家下载交流，本人邮箱号在文档的最下部，欢迎交流

同时为发布和订阅提供高吞吐量。
据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50MB），每秒处理55万消息（110MB）。
可进行持久化操作。
将消息持久化到磁盘，因此可用于批量消费，例如ETL，以及实时应用程序。
通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。
分布式系统，易于向外扩展。
所有的producer、broker和consumer都会有多个，均为分布式的。
无需停机即可扩展机器。
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。
当失败时能自动平衡。
支持online和offline的场景。

16*16led文字移动显示，已上板实验，可修改为自己想要文字，移动速度方向等都可修改，如有问题欢迎提问。

特别好用的一个万能模板，可以用来做毕设，技术分享，年会总结等，都是非常的好用，走过路过，不要错过。

MF253S刷全网通固件，支持移动联通电信，联通电信有个别地方频段不一样可能信号比较差要使用外置天线，早期的机器没有留外接的天线座，后面出的都有，机器背面的两个圆盖子翘开就可以。

keras2.0中文文档,发现网上多数是1.0版本，很多函数以及代码参数都已经不同，特找了一个2.0的高清版，大家相互学习

我在参加esri开发竞赛时收集的资料，有很多demo都被我们组采用了。
有迁徙图、散点图、柱状图、热力图等Echart和ArcGISAPI的结合；
也有Three.js和ArcGISAPI的结合；
每一个功能都很优秀！二维、三维均可使用（都有demo）

资源来源于互联网，请勿用于商业用途。
【大众脸】为您提供资源。
Hey，Iwanttoknowyoumore.【1.关于本站】www.lookAE.com，域名中AE大家都不陌生，AfterEffects是一款后期特效制作的合成软件，广泛应用于后期领域中，也是本人很喜欢的一款软件。
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网站在为大家提供技术交流的同时也实时的为大家提供优秀的插件与教程（或其它影视后期镭射软件资源）。

《卫星轨道模拟器详解》在航空航天领域，卫星轨道模拟是一项至关重要的技术，它能够预测和分析卫星在地球引力场中的运动轨迹。
本资源提供了一个卫星轨道模拟器，包括详细的说明文档和Matlab程序，为学习和研究卫星轨道动力学提供了宝贵的工具。
一、模拟器概述卫星轨道模拟器的主要功能是模拟卫星在地球引力场中的运动，考虑到地球的扁平率、地球自转以及月球和太阳引力的影响。
Matlab程序"CompSatvel.m"和"CompSatpos.m"是实现这一功能的核心代码，它们分别计算卫星的速度和位置。
二、Matlab程序详解1.CompSatvel.m：此程序计算卫星的速度。
在Matlab环境中，它可能包含输入参数如初始位置、初始速度、地球参数等，通过牛顿万有引力定律和开普勒定律，解出卫星在特定时间点的速度向量。
这一步对理解和预测卫星运动至关重要，因为速度决定了卫星的动态行为。
2.CompSatpos.m：这个文件则用于计算卫星的位置。
同样基于物理模型，它可能结合卫星初始条件和时间，计算出卫星在不同时间点的坐标。
这对于监控卫星轨道、规划通信链路或进行轨道调整等任务极其有用。
三、说明文档"卫星轨迹模拟器.doc"是一份详细的使用指南，可能涵盖了以下内容：-程序的输入参数说明：包括卫星参数（质量、初始位置和速度）、地球参数（质量、半径、扁平率）、时间步长等。
-算法描述：解释如何运用牛顿运动定律和开普勒第三定律进行计算。
-输出结果解析：阐述如何解读程序输出的卫星位置和速度数据。
-示例应用：可能包含一些实际的案例，展示如何使用模拟器进行特定的轨道分析。
四、学习与实践利用这个模拟器，用户可以深入理解卫星轨道动力学，包括开普勒定律的应用、地球引力场的影响以及如何处理物理方程。
同时，这也可以作为教学工具，帮助学生直观地理解天体力学原理。
这个卫星轨道模拟器是学习和研究卫星运动规律的理想平台，通过实际操作和分析结果，不仅可以巩固理论知识，还能培养解决实际问题的能力。
无论是学术研究还是工程应用，都具有很高的价值。

《随机过程教程讲义》是一本系统介绍随机过程理论及其应用的教学资料，涵盖基础概念、模型构建及实际案例分析，适用于科研与教学。


### 随机过程讲义知识点解析

#### 马尔可夫链的基本概念与性质

马尔可夫链是一种重要的随机过程模型，其特点在于系统在任一时刻的状态仅依赖于前一个状态而与其他历史无关。
这种特性使得马尔可夫链被广泛应用于统计学、计算机科学、物理学和工程学等领域。


**一步转移概率矩阵与状态关系**

讲义中通过具体例子展示了如何构建一步转移概率矩阵，并分析了各个状态之间的相互联系。
例如，对于一个包含{0,1,2,3}的状态集的马尔可夫链，其一步转移概率矩阵如下所示：

[
P = begin{pmatrix}
1/2 & 1/2 & 0 & 0 \1/4 & 1/4 & 1/4 & 1/4 \0 & 0 & 0 & 1
end{pmatrix}
]

通过分析矩阵中的元素，可以得知状态0和状态1之间存在互达性（即两者间可相互转换），而从状态2可以到达其他所有状态，但一旦进入状态3，则永远停留在那里。
因此，状态3是一个吸收态。


#### 遍历性与平稳分布

遍历性是马尔可夫链的重要性质之一，表示在长时间运行后每个状态的访问频率趋于稳定值，显示出系统的长期行为模式。
而平稳分布则描述了这一稳定的概率分布情况。


讲义中讨论了两种不同的一步转移矩阵，并分析它们是否具有遍历性。
第一种情况下该马尔可夫链具备遍历性并计算出了其平稳分布(pi)，满足条件(pi P = pi)；
而在第二种情形下，由于n步转移矩阵显示随时间变化而不收敛的特性，因此不具备遍历性。


#### 泊松过程的定义等价性

泊松过程是一种关键随机模型，在描述独立且发生率恒定事件的时间间隔方面具有独特性质。
讲义中提出了两种不同的泊松过程定义，并通过Kolmogorov微分方程验证了这两种定义的一致性。


具体而言，通过对短时间内的行为分析导出了泊松过程的微分方程，该推导基于两个基本特性：事件的发生是独立且在短时间内发生率恒定。
这不仅证明了两种定义之间的等价关系，也加深了对泊松过程内在机制的理解。


这份随机过程讲义深入浅出地讲解了马尔可夫链和泊松过程的核心概念及其应用，并通过实例分析帮助读者理解这些模型的数学基础与实际意义，在学术研究及工业应用中都具有重要价值。

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。