为了能够让无人机地面操纵人员熟悉无人机的操作,介绍了一种以VC++可视化语言为开发工具设计的一套模拟训练软件系统;软件基于模块化设计思想,采用串口通信和以太网两种通信方式;串口通信上,实现了故障指令代码的实时发送等功能;以太网通信上,很好地实现了与飞控地面站的通信;另外,本软件还可以实现训练评价和故障模拟等功能;最终将模拟训练系统与地面站以及飞控系统联调,系统运行良好,通信实时性很高,很好地完成了各部分功能,并具有很好的扩展性。
2025/6/13 3:36:51
907KB
1
在游戏开发中，碰撞检测是不可或缺的一个环节，尤其是在实时性要求高的Moba（多人在线战术竞技）游戏中。
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为
2025/6/12 16:53:06
5.76MB
1
AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的DiscreteAdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
2025/6/12 10:39:13
72KB
1
声明：本压缩包包含前两本历时四年，在继好评如潮的《你好，放大器》之后，有“西北模电王”之称的著名教授西安交通大学电气工程学院杨建国老师携模电系列丛书《新概念模拟电路》再度归来！全书共五册，近50万字，一样的风趣幽默，一样的social化语言，深入浅出地将枯燥深奥的模电知识讲得简单易学。
《新概念模拟电路》丛书包含了《晶体管》、《负反馈和运算放大器》、《运放电路的频率特性和滤波器》、《信号处理电路》以及《源电路·信号和电源》，绝大部分内容都是杨教授亲自实验或仿真总结之后才写出来的，非常有价值。
杨教授表示，“尽管全书囊括众多模电知识点，但它绝不会是一本有着欺世盗名名字却包罗万象的大杂烩。
”
《新概念模拟电路》丛书包含了《晶体管》、《负反馈和运算放大器》、《运放电路的频率特性和滤波器》、《信号处理电路》以及《源电路·信号和电源》，绝大部分内容都是杨教授亲自实验或仿真总结之后才写出来的，非常有价值。
杨教授表示，“尽管全书囊括众多模电知识点，但它绝不会是一本有着欺世盗名名字却包罗万象的大杂烩。
”
2025/6/12 9:15:08
11.72MB
1
关于LaravelLaravel是一个具有表达力，优雅语法的Web应用程序框架。
我们认为，发展必须是一种令人愉悦的创造力，才能真正实现。
Laravel通过减轻许多Web项目中使用的常见任务来减轻开发工作的痛苦，例如：。
。
用于和存储的多个后端。
直观的表达。
数据库不可知。
。
。
Laravel易于访问，功能强大，并提供大型，强大应用程序所需的工具。
学习LaravelLaravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛，最全面的和视频教程库，因此轻而易举地开始使用该框架。
如果您不想读书，可以使用帮助。
Laracasts包含1500多个视频教程，涉及各种主题，包括Laravel，现代PHP，单元测试和JavaScript。
深入我们全面的视频库，提高您的技能。
Laravel赞助商我们要感谢以下赞助Laravel开发的赞助商。
如果您有兴趣成为赞助
我们认为，发展必须是一种令人愉悦的创造力，才能真正实现。
Laravel通过减轻许多Web项目中使用的常见任务来减轻开发工作的痛苦，例如：。
。
用于和存储的多个后端。
直观的表达。
数据库不可知。
。
。
Laravel易于访问，功能强大，并提供大型，强大应用程序所需的工具。
学习LaravelLaravel拥有所有现代Web应用程序框架中最广泛，最全面的和视频教程库，因此轻而易举地开始使用该框架。
如果您不想读书，可以使用帮助。
Laracasts包含1500多个视频教程，涉及各种主题，包括Laravel，现代PHP，单元测试和JavaScript。
深入我们全面的视频库，提高您的技能。
Laravel赞助商我们要感谢以下赞助Laravel开发的赞助商。
如果您有兴趣成为赞助
191KB
1
中国省市县三级地图数据包含：shapeflie文件(如子文件shp,dbf,prj,sbn,sdx,shx)及县级数据stata数据-地级城市驻地-国界线-经纬网-全国县级统计数据（除了shapefile外，还有stata数据）-省会城市-省级行政区-县城驻地-线状省界-线状县界-中国地州界.-中国湖泊.-中国县界.-主要公路.-主要河流-主要铁路等shapefiles
2025/6/11 20:18:51
13.16MB
1
物资管理是企业管理非常重要的一环，它对企业的发展起着非常举足轻重的作用。
由于物资的种类繁多，在各部门进出频繁，使得物资管理变得十分复杂。
开发一套完善的物资管理系统不但可以使物资的管理者，能够对物资的整个流程状态、库存状况了如指掌，并为决策管理提供科学依据，从而提高了管理水平和工作效率，而且可以使工作人员甩掉手工记账方式，从而最大限度地减少了手工操作带来的失误，达到事半功倍的效果。
物资管理系统作为企业管理自动化、规范化的一部分，对提高企业管理效率、提高企业经济效益发挥不可替代的作用
由于物资的种类繁多，在各部门进出频繁，使得物资管理变得十分复杂。
开发一套完善的物资管理系统不但可以使物资的管理者，能够对物资的整个流程状态、库存状况了如指掌，并为决策管理提供科学依据，从而提高了管理水平和工作效率，而且可以使工作人员甩掉手工记账方式，从而最大限度地减少了手工操作带来的失误，达到事半功倍的效果。
物资管理系统作为企业管理自动化、规范化的一部分，对提高企业管理效率、提高企业经济效益发挥不可替代的作用
2025/6/11 18:10:25
11.57MB
1
针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。
2025/6/11 7:02:40
1.65MB
1
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
15KB