惯性导航解算算法实现，根据加速度计，陀螺仪的数据来实时计算速度位置姿态

带编码器的直流电机的PID速度、位置、速度位置闭环控制代码及教程，包含PID速度控制、PID位置控制、PID速度位置双环控制STM32源代码

本资源结合两个实验（1.数值函数实验；
2.图像聚类），用matlab语言实现了猫群算法，取得了较好的精度。
算法类似于粒子群算法（PSO），但是不同的是增加了SeekingMode和TracingMode两个模式，其中，SeekingMode用于变异，TracingMode用于更新速度、位置点的坐标，

成熟的基于SGP4模型的Matlab轨道计算模型，通过添加需要进行仿真的双行元文件Tle.txt，给出任意仿真时辰t，可生成t时辰的惯性系速度、位置

二、粒子群算法的具体表述上面罗嗦了半天，那些都是科研工作者写论文的语气，不过，PSO的历史就像上面说的那样。
下面通俗的解释PSO算法。
PSO算法就是模拟一群鸟寻找食物的过程，每个鸟就是PSO中的粒子，也就是我们需要求解问题的可能解，这些鸟在寻找食物的过程中，不停改变自己在空中飞行的位置与速度。
大家也可以观察一下，鸟群在寻找食物的过程中，开始鸟群比较分散，逐渐这些鸟就会聚成一群，这个群忽高忽低、忽左忽右，直到最后找到食物。
这个过程我们转化为一个数学问题。
寻找函数y=1-cos(3*x)*exp(-x)的在[0,4]最大值。
-----------------------------------------------------------------标准粒子群算法的实现思想基本按照粒子群算法(2)----标准的粒子群算法的讲述实现。
主要分为3个函数。
第一个函数为粒子群初始化函数InitSwarm(SwarmSize......AdaptFunc)其主要作用是初始化粒子群的粒子，并设定粒子的速度、位置在一定的范围内。
本函数所采用的数据结构如下所示：表ParSwarm记录的是粒子的位置、速度与当前的适应度值，我们用W来表示位置，用V来代表速度，用F来代表当前的适应度值。
在这里我们假设粒子个数为N，每个粒子的维数为D。
---------------------------------------------------------------------

本资源提供一种用粒子群优化支持向量回归的源代码，其中包括顺应函数的编写，速度、位置函数的编写，以及权重的设置等，可以供初学者使用，也很容易看懂。

ardunio_uno单片机步进电机驱动(按键控制速度+位置+复位)本设计采用M415B步进电机驱动器控制步进电机，核心控制模块采用Arduino-UNO单片机，通过控制脉冲个数来控制电机的角位移量，从而达到精确定位的目的，通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度，从而到达调速的目的。
此外，采用五个按键下达命令：加减速、变向、开始停止、复位、限位开关。

我发表小论文用的程序代码，永磁直线电机的速度位置跟踪，用的无模型自顺应控制

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。