北斗数据的解析，及根据经纬度求连个北斗设备间的实际距离，也包含了一辆车绝对另一辆车的方位，航向
2019/2/1 14:36:14
6.83MB
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花了300块买的微信多商户小程序（yii框架）开发，功能强大（分销，距离显示，商家入驻，线下核销，各种团购优惠券红包，物流等功能比较全面）,本人用这套系统曾经上线多个小程序（也有利于二开），无bug。
亲测绝对可用。
带前端和后台.
亲测绝对可用。
带前端和后台.
2016/1/12 9:46:13
58.34MB
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视差图是以图像对中任一幅图像为基准，其大小为该基准图像的大小，元素值为视差值的图像。
由于视差图包含了场景的距离信息，因此从立体图像对中提取视差图的图像匹配，不断是双目视觉研究中最为活跃的领域
由于视差图包含了场景的距离信息，因此从立体图像对中提取视差图的图像匹配，不断是双目视觉研究中最为活跃的领域
2021/2/5 3:13:39
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在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
2020/2/17 3:20:13
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在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
2020/2/17 3:20:13
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全双工差分并行总线广泛应用在邮政与物流自动化分拣设备上，但较长的总线在工程应用中对安装、维护和驱动能力等可能造成不利影响。
本文提出一种分段隔离差分总线接口电路，应用在长总线的每个节点电路，此电路作为主控机与其相邻模块电路之间、模块电路与模块电路之间的总线接口电路。
它既兼容控制系统的原通讯协议，又能对主控机和各模块之间的电路进行了电气隔离，可将一条长总线分割成若干段，每段的长度为主控机到相邻模块距离或两相邻模块间距离。
此电路的应用方便了安装和维护，并能提高总线信号的驱动能力和抗干扰功能。
本文提出一种分段隔离差分总线接口电路，应用在长总线的每个节点电路，此电路作为主控机与其相邻模块电路之间、模块电路与模块电路之间的总线接口电路。
它既兼容控制系统的原通讯协议，又能对主控机和各模块之间的电路进行了电气隔离，可将一条长总线分割成若干段，每段的长度为主控机到相邻模块距离或两相邻模块间距离。
此电路的应用方便了安装和维护，并能提高总线信号的驱动能力和抗干扰功能。
2018/5/25 5:03:43
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大概思路：1）创建项目，上传应用到百度定位sdk获得应用对应key，并配置定位服务成功。
2）将配置的定位代码块放入service中，使程序在后台不断更新经纬度3）为应用创建数据库和相应的数据表，编写增删改查业务逻辑方法4）编写界面，通过点击按钮控制能否开始计算距离，并引用数据库，初始化表数据，实时刷新界面5）在service的定位代码块中计算距离，并将距离和经纬度实时的保存在数据库(注：只要经纬度发生改变，计算出来的距离就要进行保存)6）界面的刷新显示
2）将配置的定位代码块放入service中，使程序在后台不断更新经纬度3）为应用创建数据库和相应的数据表，编写增删改查业务逻辑方法4）编写界面，通过点击按钮控制能否开始计算距离，并引用数据库，初始化表数据，实时刷新界面5）在service的定位代码块中计算距离，并将距离和经纬度实时的保存在数据库(注：只要经纬度发生改变，计算出来的距离就要进行保存)6）界面的刷新显示
2017/1/13 4:20:27
5.76MB
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大概思路：1）创建项目，上传应用到百度定位sdk获得应用对应key，并配置定位服务成功。
2）将配置的定位代码块放入service中，使程序在后台不断更新经纬度3）为应用创建数据库和相应的数据表，编写增删改查业务逻辑方法4）编写界面，通过点击按钮控制能否开始计算距离，并引用数据库，初始化表数据，实时刷新界面5）在service的定位代码块中计算距离，并将距离和经纬度实时的保存在数据库(注：只要经纬度发生改变，计算出来的距离就要进行保存)6）界面的刷新显示
2）将配置的定位代码块放入service中，使程序在后台不断更新经纬度3）为应用创建数据库和相应的数据表，编写增删改查业务逻辑方法4）编写界面，通过点击按钮控制能否开始计算距离，并引用数据库，初始化表数据，实时刷新界面5）在service的定位代码块中计算距离，并将距离和经纬度实时的保存在数据库(注：只要经纬度发生改变，计算出来的距离就要进行保存)6）界面的刷新显示
2021/7/2 18:56:05
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模仿学习此仓库包含一些强化学习算法的简单PyTorch实现：优势演员评论家（A2C）的同步变体近端策略优化（PPO）-最受欢迎的RL算法，，，策略上最大后验策略优化（V-MPO）-DeepMind在其上次工作中使用的算法（尚不起作用...）行为克隆（BC）-一种将某些专家行为克隆到新策略中的简单技术每种算法都支持向量/图像/字典观察空间和离散/连续动作空间。
为什么回购被称为“模仿学习”？当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。
但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。
结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴味，并打算添加一些相关算法。
当前功能目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。
每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。
Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma
为什么回购被称为“模仿学习”？当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。
但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。
结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴味，并打算添加一些相关算法。
当前功能目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。
每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。
Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma
2016/4/5 15:54:46
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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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