stm32串口485中断stm32串口485的中断接收到的和发送的不一致是怎么回事波特率设置这些正常求大侠指点呀百度知道+本人总结的一些
2021/3/20 6:26:19
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stm32串口485中断stm32串口485的中断接收到的和发送的不一致是怎么回事波特率设置这些正常求大侠指点呀百度知道+本人总结的一些
2021/3/20 6:26:19
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人工势场法路径规划是由Khatib提出的一种虚拟力法(OussamaKhatib，Real-TimeobstacleAvoidanceforManipulatorsandMobileRobots.ProcofThe1994IEEE.)。
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题
2021/7/19 5:41:53
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人工势场法路径规划是由Khatib提出的一种虚拟力法(OussamaKhatib，Real-TimeobstacleAvoidanceforManipulatorsandMobileRobots.ProcofThe1994IEEE.)。
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题
它的基本思想是将机器人在周围环境中的运动，设计成一种笼统的人造引力场中的运动，目标点对移动机器人产生"引力"，障碍物对移动机器人产生"斥力"，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
应用势场法规划出来的路径一般是比较平滑并且安全，但是这种方法存在局部最优点问题
2017/10/11 15:29:50
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1.在点集中任取3点A,B,C。
2.作一个包含A,B,C三点的最小圆,圆周可能通过这3点，也可能只通过其中两点,但包含第3点.后一种情况圆周上的两点一定是位于圆的一条直径的两端。
3.在点集中找出距离第2步所建圆圆心最远的D点，若D点已在圆内或圆周上，则该圆即为所求的圆，算法结束.则，执行第4步。
4.在A,B,C,D中选3个点,使由它们生成的一个包含这4个点的圆为最小，这3点成为新的A,B,C，前往执行第2步。
若在第4步生成的圆的圆周只通过A,B,C,D中的两点，则圆周上的两点取成新的A和B,从另两点中任取一点作为新的C。
2.作一个包含A,B,C三点的最小圆,圆周可能通过这3点，也可能只通过其中两点,但包含第3点.后一种情况圆周上的两点一定是位于圆的一条直径的两端。
3.在点集中找出距离第2步所建圆圆心最远的D点，若D点已在圆内或圆周上，则该圆即为所求的圆，算法结束.则，执行第4步。
4.在A,B,C,D中选3个点,使由它们生成的一个包含这4个点的圆为最小，这3点成为新的A,B,C，前往执行第2步。
若在第4步生成的圆的圆周只通过A,B,C,D中的两点，则圆周上的两点取成新的A和B,从另两点中任取一点作为新的C。
2019/5/2 3:29:03
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我的思路是这样的：最速下降法能找出全局最优点，但在接近最优点的区域内就会陷入“齿型”迭代中，使其每进行一步迭代都要花掉非常久的时间，这样长久的等待是无法忍耐的，不信你就在我那个程序的第一步迭代中把精度取得很小如：0.000000001等，其实我等过一个钟都没有什么结果出来。
再者我们考究一下牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。
如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。
但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。
就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。
思路概括如下：1。
用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的）2。
在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。
3。
这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。
这就充分吸收各自的优点，扬长避短。
得到理想的结果了。
再者我们考究一下牛顿迭代法求最优问题，牛顿法相对最速下降法的速度就快得多了，而且还有一个好处就是能高度逼近最优值，而不会出现死等待的现象。
如后面的精度，你可以取如：0.0000000000001等。
但是牛顿法也有缺点，就是要求的初始值非常严格，如果取不好，逼近的最优解将不收敛，甚至不是最优解。
就算收敛也不能保证那个结就是全局最优解，所以我们的出发点应该是：为牛顿法找到一个好的初始点，而且这个初始点应该是在全局最优点附近，这个初始点就能保证牛顿法高精度收敛到最优点，而且速度还很快。
思路概括如下：1。
用最速下降法在大范围找到一个好的初始点给牛顿法：（最速下降法在精度不是很高的情况下逼近速度也是蛮快的）2。
在最优点附近改用牛顿法，用最速下降法找到的点为牛顿法的初始点，提高逼近速度与精度。
3。
这样两种方法相结合，既能提高逼近的精度，还能提高逼近的速度，而且还能保证是全局最优点。
这就充分吸收各自的优点，扬长避短。
得到理想的结果了。
2021/8/24 8:13:46
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混沌工具箱+计算延迟工夫嵌入维数matlab+测试数据工具箱包括全套求最大Lyapunov指数(largestLyapunovexponent)+同时求时延与嵌入窗(delaytime&embeddingwindow)+求工夫序列的盒子维(boxdimension)和广义维(genealizeddimension)
2018/3/23 1:02:58
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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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