SIEMENS-TIA博途安装的必要条件V10.5~V16

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

大学的每个专业都要制定教学计划。
假设任何专业都有固定的学习年限，每学年含两学期，每学期的时间长度和学分上限值均相等。
每个专业开设的课程都是确定的，而且课程在开设时间的安排必须满足先修关系。
每门课程有哪些先修课程是确定的，可以有任意多门，也可以没有。
每门课恰好占一个学期。
试在这样的前提下设计一个教学计划编制程序。
要求：（1）输入参数包括：学期总数，一学期的学分上限，每门课的课程号（固定占3位的字母数字串）、学分和直接先修课的课程号。
（2）允许用户指定下列两种编排策略之一：一是使学生在各学期中的学习负担尽量均匀；
二是使课程尽可能地集中在前几个学期中。
（3）若根据给定的条件问题无解，则报告适当的信息；
否则将教学计划输出到用户指定的文件中。
计划的表格格式自行设计。

通过拍摄的魔方照片识别每个块的颜色并展示出来，手动调节hsv阈值处理，可以通过鼠标点击图像获取hsv值，可以手动更改阈值条件，通过draw函数把不符合面积阈值的轮廓去掉,欢迎讨论https://download.csdn.net/download/qq_32107283/10950602之前这个程序有点小问题就不用看了博客原文在这：https://blog.csdn.net/qq_32107283/article/details/86774583

RTKLIB是一款开源的全球导航卫星系统（GNSS）软件工具包，由HiroshiHiranuma教授开发，广泛应用于GNSS数据处理、实时定位、动态定位和精密单点定位等多个领域。
本压缩包文件“rtkilb_singlepos_rtklib”主要关注的是RTKLIB在MATLAB环境下的单点定位功能。
单点定位是GNSS接收机最基本的定位方法，它通过解算来自多个卫星的观测数据来确定地面接收机的位置。
在单频单点定位中，接收机仅使用一个频率的信号进行定位，这种方法通常适用于精度要求较低的场合，如车载导航、户外运动等。
而这个压缩包提供的MATLAB版本使得用户可以在MATLAB环境中实现单点定位的计算，这对于教学、研究或者快速原型验证非常有帮助。
主程序“rtklib—singlepos”是实现单点定位的核心代码。
这个程序可能包含了以下关键步骤：1.**数据预处理**：读取O文件（观测数据）和N文件（导航数据）。
O文件包含了接收机接收到的卫星信号的伪距或相位观测值，N文件则包含卫星的轨道和钟差信息。
2.**电离层延迟校正**：单频接收机无法直接测量电离层延迟，因此需要利用模型进行估算和校正。
程序可能内置了Klobuchar模型或其他电离层模型。
3.**对流层延迟校正**：同样，也需要考虑大气对流层的影响，一般使用气象参数进行校正。
4.**坐标转换**：将观测值从卫星坐标系转换到地心坐标系，这通常涉及地球椭球参数的使用。
5.**几何距离解算**：基于卫星的已知位置和观测值，计算接收机的三维位置。
这通常采用非线性最小二乘法进行迭代优化。
6.**误差处理**：包括钟差校正、多路径效应消除等，以提高定位精度。
7.**结果输出**：最终计算出的接收机坐标和其他相关信息会被输出，供用户分析。
在MATLAB环境中运行这个程序，用户可以方便地调整算法参数，进行各种假设和试验，同时利用MATLAB强大的可视化功能来直观地展示定位结果。
这对于研究不同环境条件下的定位性能，或者进行定位算法的优化都具有很大的便利性。
“rtkilb_singlepos_rtklib”提供了在MATLAB环境中实现RTKLIB单点定位功能的工具，对于学习和研究GNSS定位技术的人来说是一个宝贵的资源。
通过理解和应用这些代码，用户不仅可以深入理解单点定位的基本原理，还能掌握如何在实际项目中运用这些技术。

1、matlab实现原文例子；
2、Walcott-Zak观测器虽然对系统的非线性/不确定性具有鲁棒性，但观测器设计需要满足严格的假设条件，设计参数的选取需要计算大量不等式，当系统维数较高时，往往难以实现。
在Walcott-Zak基础上，提出了一种鲁棒滑模观测器，基于设计新的控制策略，避免了Walcott-Zak观测器所必须满足的严格条件，设计参数的求取不需要求解大量方程，同时能够保证对非线性/不确定性具有鲁棒性。
通过设计滑模，可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度，使状态估计达到预期目标，仿真结果验证了控制策略的有效性。

一整个项目，下载后能轻易读懂代码。
控制效果达到了一等奖水平，但是由于摄像头的清晰度和帧数仍不够，所以控制效果没有达到完美的程度。
有条件的可以使用更好的硬件。
这是基于STM32F103C8T6核心板和OPENMV的板球控制系统，显示界面由OLED（IIC协议）显示。
不包含OPENMV程序，openmv程序请自行使用颜色识别DEMO加串口通讯

酒店管理系统使用说明书主要功能本系统中包含如下6大功能模块：q 前台服务：该模块主要包括开台点菜、维护菜品、签单、结账等功能，其中维护菜品功能包括添加和取消菜品，能够取消菜品的前提条件是尚未签单，即处于开单状态，结账时则要求所有商品都要签单，否则不允许结账。
q 后台管理：该模块主要包括台号管理、菜系管理和菜品管理功能，其中菜系用来对菜品进行分类。
q 销售统计：该模块用来分段统计营业额，可以按日、月和年进行统计，其中日统计是按消费单和销售的商品统计销售额，月统计是按日期和每日的销售额统计销售额，年统计是按日期和月份统计销售额。
q 系统安全：该模块主要包括交接班、锁定系统和修改密码功能，其中交接班功能在操作员换岗时使用，锁定系统在操作员临时离开时使用。
q 人员管理：该模块主要包括档案管理、管理员管理和操作权限管理功能，其中管理员管理功能用来管理系统的操作员，权限管理功能用来管理系统操作员具有的操作权限。
q 初始化系统：该功能用来对系统进行初始化，初始化后系统数据将全部被删除。
操作注意事项用户在使用《酒店管理系统》之前，应注意以下事项：（1）管理员用户名和密码为：mr、mrsoft。
（2）当鼠标经过主界面右下角时，会弹出菜单，在这里可以对本系统的信息进行管理。
业务流程要想运行本系统，请按照以下流程操作：（1）在“人员管理”中添加操作员及其档案信息。
（2）在“系统维护”中添加台号、菜系及菜品信息。
（3）在“台号”下拉列表中选择台号、在商品文本框中输入商品助记码或编号及商品数量，然后单击“开台”按钮。
可添加多个商品。
（4）顾完单完菜后，单击“签单”按钮，表示确认该订单，此时可以执行结账操作，否则不可进行结账。
如果操作临时离开，可单击“锁定系统”按钮，输入登录密码可解锁。
（5）在“销售统计”中可对日销售、月销售及年销售额进行统计。

成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。

最优化问题教材---无论做任何一件事，人们总希望以最少的代价取得最大的效益，也就是力求最好，这就是优化问题．最优化就是在一切可能的方案中选择一个最好的方案以达到最优目标的学科．例如，从甲地到乙地有公路、水路、铁路、航空四种走法，如果我们追求的目标是省钱，那么只要比较一下这四种走法的票价，从中选择最便宜的那一种走法就达到目标．这是最简单的最优化问题，实际优化问题一般都比较复杂．概括地说，凡是追求最优目标的数学问题都属于最优化问题．作为最优化问题，一般要有三个要素：第一是目标；
第二是方案；
第三是限制条件．而且目标应是方案的“函数”．如果方案与时间无关，则该问题属于静态最优化问题；
否则称为动态最优化问题．

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。