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故在学习了强化学习基础课程之后便尝试在网络环境中进行强化学习算法的使用，本人不才，用时很久才感觉有点稍稍入门，自己的学习心得想要分享给大家，以免走很多的弯路。以上是sim.cc中的执行逻辑，其实就是NS3的常规仿真步骤，首先就是要建立仿真的拓扑结构，这里建立的是哑铃状的拓扑结构，及只存在一个瓶颈链路，并为这个拓扑结构设置一定的参数，包括像带宽，时延等。后，对自己的进行了一些修改，包括像在sim中设
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宋维刚老师词霸天下38000思维导图使用说明书
我打算做个科普，就谈谈汉诺塔这个经典的递归问题吧！有关递推的数学问题很多，基本上归结于研究错综复杂的差分方程。汉诺塔并不需要推究很难的数学关系，但却是这类问题中相当有意思的一个。
官网 & 教程
中学时学习的标准差定义为 s = [ ( x 1 − x ) 2 + ( x 2 − x ) 2 + . . . . . . ( x n − x ) 2 ] / n s=\sqrt{[(x_1-x)^2+(x_2-x)^2+......(x_n-x)^2]/n} s=[(x1−x)2+(x2−x)2+......(xn−x)2]/n 某些统计类的书籍提到上面是样本的有偏估计，而无偏估计的
PRO/E产品设计如何将两个零件合并在一起本篇小编给大家带来合并两个零件的一个方法，简单实用1：在这个模型中，通过选择，可以看到有好几个不同的零件2：首先将大的零件激活，选中零件，右键选择激活3：接着选中要合并的零件的其中一个面4：然后按右键，选择实体曲面，将这个零件的表面选中5：直接复制，粘贴（键盘快捷键完成）6：然后将复制出来的面实体化，即可将两个两件合并...
1、均值滤波前2、中值滤波器3、高斯滤波器4、non-local means算法5、改进的non-local means算法
本文介绍学术论文的分类方法：中国图书馆分类法号码（简称中图分类号）和国际十进分类法（UCD）号码。
分型面，就是打开模具取出产品的面。分型面的选择也是模具设计的第一步，它受到产品的形状，外观，壁厚，尺寸精度，模穴数等很多因素的影响。一般的产品拿到手里，大分型面确定我相信大家对这个基本没什么问题。可对于很多有侧抽芯，或者涉及到枕位，碰穿，插穿时。这些就有争论了，怎么去选择有时候还真不是个简单的事，因此，咱们这里来聊聊如何去选择分型面。一般来说分型面的选择都会遵循以下的几个原则：1：符合产品脱模要求
这篇文章将给大家介简单介绍距离传感器并且实现四轮小车的避障。
目录前言一、周期结构1.1 无限长周期结构网络角度传输线角度1、对以上方程进行求解：2、对方程①进行变形3、分析：4、理解参数含义周期结构的特征阻抗（布洛赫阻抗）1.2截断的周期结构1.3 k-β图（布里渊图）（简单了解）前言最近，我发现做笔记是一个非常好的习惯，而且一定将自己的体会也要写在笔记里。在学习新的知识时，尤其是工作不怎么用的到的新知识时，时间长了，很容易忘了自己当时是怎么想的，所以笔记
如今市面上常见的音箱主要以密闭式音箱和倒相式音箱为主，今天介绍一种设计更为复杂的音箱——迷宫式音箱。迷宫式音箱也称曲径式音箱或传线式音箱，实际上就是在音箱内部安装几块障声板，通过障声板形成了一个曲折较长的放声管道，使音箱喇叭单元反面的声波经过曲折较长的放声管道反射出来，再传播到空间。迷宫式音箱实际上是把喇叭单元反面的声波经过一条长长的管道反射出来，而放声管道的长度是迷宫式音箱的设计焦点。设...
RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered说明：在用pytorch运行模型时，遇到错误，网上查了一堆解决方案，基本上是说标签溢出问题。由于我的数据输入是一个网络，因此输入中包含了网络的节点总数。假设网络的节点总数为14048个，那么我在输入时设置self.nodes = 14048时就遇到了这个问题问题：因为需要获取每个节点的嵌入，
LINGO软件介绍一、LINGO 基本操作LINGO初印象LINGO 窗口LINGO 工具栏LINGO模型文件LINGO的运算符算术运算符： 用于数与数之间的数学运算 (前三个无前面的/)/+/-/*/^ (求幂)关系运算符： 表示 “ 数与数之间” 的大小关系。< (<=)=大于 (>=)简单程序编写-程序model :title 求解线性规划max = 2 * x1 + 3
本文将自主搭建树莓派ROS自主导航小车目前已经完成的有：1、树莓派初始化配置2、树莓派局域网网络代理3、树莓派ros安装4、hector-slam安装5、自制阿克曼底盘控制(python)
北京大学国家发展研究院黄炜、向科谚与北京大学经济学院袁洛琪在《数量经济技术经济研究》发表的论文《断点回归设计的实证指南：操作规范、应用误区与实践拓展》系统探讨了断点回归
Camera与IMU联合标定
随着数字图像在各个领域的广泛应用，其安全存储和传输变得至关重要。本文对数字图像加密的关键技术进行了深入研究。首先分析了数字图像加密的必要性和面临的挑战，然后详细介绍了几种常见的数字图像加密技术，包括基于混沌系统的加密技术、基于矩阵变换的加密技术和基于DNA编码的加密技术等。文中对每种技术的原理、加密过程和性能特点进行了剖析，并对它们的优缺点进行了比较。最后，对数字图像加密技术的未来发展趋势进行了展
CAD快速看图可快速比较CAD图纸内容，通过「图纸对比」功能，一键找出不同点，并以不同颜色表现，提高图纸修改对比效率，根据小窗口对比结果，在主图界面可以做标注，同时支持图纸对比结果分享。
有限体积法基础
最近群里总说软考高项比以前难考了，的确机考的到来导致知识点不再是以前辅导班老师说的那几点，全本书任意角落的任意一句话都可能拿来出题，但真的就变难了吗？作为“第三版换第四版+首次机考”通过了的一次过选手，结合考试过程的整体感受，说下我的一些认识，希望对准备参考的伙伴们有一些帮助。老实说，辅导班仍旧有帮助，但花那么多钱值不值得就见仁见智了。辅导班我个人认为只适合首次参加考试需要快速过整体知识点的同学，
异步电机，（Asynchronous motor）也称为感应电机，是一种交流电动机，其转子转速总是略低于旋转磁场的转速，这种转速差异导致了“异步”这个名称。异步电机是工业和商业应用中最常见的电机类型之一，因其结构简单、坚固耐用、维护成本低廉而广受欢迎。1.定子：定子是电机的静止部分，由绕组（线圈）和铁心组成。当交流电流通过定子绕组时，产生一个旋转磁场。图2 异步电机转子结构。图3 异步电机启动原理
基于ROS+Gazebo环境，用roslaunch把sdf模型加载到gazebo仿真世界。目录结构如下输入命令roslaunch my_simulation my_world.launch报错：Unable to find uri[model://my1stmodel]报错原因：没有把ros包my_simulation下的model文件夹添加到GAZEBO_MODEL_PATH环境变量中解决方案：
Group k-fold:不考虑标签（class）和组（group）的影响。有时候测试集包含某一类的全部标签，而训练集不包含该类的样本。也就是说没经过训练，就要测试（KFold 第1折叠）。适用于每一组的数据类型都很全的时候。
定义统计显著性检验是通过统计学方法的重要工具，其核心是验证。当p值小于预设显著性水平(通常取α0.05)时，我们拒绝原假设。核心概念矩阵μ1μ2μ1μ2α0.05tsnXˉPT≥t∣H0P拒真H0P纳伪H01−βαP拒绝H0∣H0为真H0pPT≥tobs∣H0dspXˉ1−Xˉ2r。
“傻瓜”学计量——多期双重差分1（是什么 TWFEDD错误原因及模型选用）
写在前面最近使用图神经网络写了一些东西，觉得图神经网络还是挺有意思的，所以撰写一下学习记录，免得后面自己忘了。主要参考的内容放在最后了。由于本人小菜鸡一个，所以本文中尽量避免公式以及数学相关的内容背景自从AlexNet掀起深度学习浪潮之后，卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)、深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)、循环神经网络(
它通过将图像分成小块（通常是 8x8 的块），对每块进行 DCT 变换，然后对变换后的系数进行量化和编码，从而实现图像的压缩。基本原理：图像二值化是将灰度图像转换为二值图像的过程，通过设定一个阈值，将图像中的像素值分为两类，即前景和背景。综上所述，图像二值化和 DCT 压缩各有优缺点，适用于不同的应用场景。DCT 压缩通过保留低频系数，在压缩比和图像质量之间取得平衡，适合复杂图像的压缩。压缩比计算
本篇为大创团队的第九篇集体作品，依然是针对物理光学的基础实验–偏振现象做出了探索和尝试。本篇介绍了探索的实验部分（依然需要方解石晶体来完成）。（这篇比较短，仿真效果图正在探索，择日更新）前提条件：讨论单轴晶体的光轴与表面垂直并且两偏振器透光轴互相垂直的简单情况。入射到晶片上的是会聚光，除了沿光轴方向传播的光不发生双折射，其余方向的光与光轴有一定夹角，会发生双折射。通过厚度为d的晶片，两束出射光之间
将官网上的offboard相关代码复制至offboard_node.cpp中，具体内容如下。保存退出后对CMakeLists.txt进行修改。保存退出后在px4_ros目录下进行编译。在px4官网中有相关mavros的教程。本文将对该教程进行复现，并加以细节补充。即可在gazebo仿真环境中实现起飞。代码内容具体解释官网中已有。将以下内容粘贴至最后面。在三个终端中分别输入。
佩林噪声算法（Perlin noise algorithm）是一种生成连续、无缝、自然随机纹理的算法。它由肯尼斯·佩林（Ken Perlin）在1983年提出，主要应用于计算机图形学和模拟领域。佩林噪声算法通过在三维网格中生成一系列随机值，然后对这些值进行插值，从而产生具有连续性和自然感的噪声。：首先，在三维空间中生成一个网格，网格的每个节点都有一个随机向量。：对网格中的每个节点，计算其梯度向量，
3、然后输入正反向关键词，因为这里要贴合白露这个词，想要的效果是树叶，然后还有露水在上面，所以关键词要包含植物和露水，这里输入的就是“杰作，最佳品质，露水，植物，水，绿”。所有的图形和元素，对设计而言都是辅助，具体成品还是看自己的想法，大家可以自行尝试，去生成不一样的效果，本次案例到此也就结束了。简单的文字，使用Stable Diffusion，便可生成各种想要的样式效果，这里主要用到了。如果找不
头歌实训 机器学习——绪论
1.导言区代码如下（示例）：% 导言区\documentclass{ctexart}\usepackage{amsmath}\newcommand{\adots}{\mathinner{\mkern2mu%\raisebox{0.1em}{.}\mkern2mu\raisebox{0.4em}{.}%\mkern2mu\raisebox{0.7em}{.}\mkern1mu}}2.正文区代码如下（
本文介绍了一种电动汽车VIN写入规则、校验和规则，并介绍了如何通过接收上位机发送的VIN写入报文得到校验和信息及要写入的VIN帧号、报文ID及VIN数值，如何通过接收到的VIN帧号、报文ID及VIN数值根据校验和公式计算得到VCU计算的校验和数值，最终进行对比得到校验和结果。然后，介绍了以上VIN校验方法的Simulink建模方法。后续会介绍VIN的写入方法及VIN设置参数状态反馈模块。希望能给相
写了两周的期中作业，累计快有70页pdf了。再次表达一下某些同学(并不是我🐕)的观点：某C2高校的一些课程真的上的西巴碎，听课的人没几个，作业多的一批，还要集中在学期中交，而且据我观察大家(包括我)都是CSDN或者GITHUB上直接找个代码一贴，剩下的部分交给chatgpt。只能说在这种环境下保持科研热情真的难。唉，有同感的同学评论区见。提示：上面的内容不代表本人真实观点，以下是本篇文章正文内容
https://blog.csdn.net/xjp_xujiping/article/details/82953246https://blog.csdn.net/lafengxiaoyu/article/details/111602955文章目录一，原因二，epochs三，batch_size(每一批次数据的多少)四，Iterations（批次的多少）五，举个例子六，model.fit介绍一，原因
（Posterior-Mean Rectified Flow，后验均值修正流）是一种新提出的图像恢复算法，旨在解决图像恢复任务中的。在去噪、超分辨率、修复等不同图像恢复任务中，PMRF能够在多个图像质量评估指标（如PSNR、SSIM、FID等）上表现出色，且没有明显的弱点，展示了其在多任务环境下的稳健性。图像恢复任务（如去噪、超分辨率、盲恢复等）中，常常需要在（如均方误差MSE）和（如图像的真实感
分割掩码是计算机视觉中的一种技术，用于将图像中的对象精确地从背景分离出来。通过对前景和背景进行准确的分离，可以在虚拟环境中实现高度逼真的自然交互，为用户带来更加沉浸式的体验。图像分割与编辑：分割掩码技术可用于对图像中的不同物体进行精确的分割，使得用户可以轻松实现图像的编辑和合成。多模态融合：结合语义分割、实例分割等其他技术手段，实现多模态信息的融合与分析，从而提高分割结果的准确性和稳定性。弱监督学
环境描述：惠普Z640工作站，正版win7的64位OEM操作系统，Anaconda3-5.1.0(64位)。问题描述：正常启动win7后，一般情况下可以正常打开AnacondaNavigator里的spyder，也可以直接从开始菜单程序组里双击打开spyder。但是，如果开机后先运行360浏览器以后，再打开spyder就有很大概率打不开了。有时候会转圈圈不出来，有时候一点儿反应也没有，有时候桌面右
其实这也不能怪我们，线上服装店便宜，但是不能看到自己上身的效果，要退换的话很麻烦，有时候就突然不想下单了。它是一款高度可控的虚拟服装试穿AI工具，它利用潜在扩散模型的先进技术，实现了高质量的服装图像生成和融合。它能够让我们通过简单的操作实现图片的快速编辑和调整，它的AI模特换衣功能亦是如此。工具内置了丰富的服装库，其智能融合技术能确保服装与模特的融合自然、无缝。提供了高度可控的换衣体验，我们可以根
columnwidth]{fig.eps}}把\columnwidth前面的参数修改一下就好。如果照片缩放了，就是双栏照片结果图像只有一栏大小排在中间了，那就用。只需将figure后面加上*号即可。
目录一、Delft3D软件介绍及建模原理和步骤二、掌握Delft3D各模块的基本原理，以及在模型中的操作流程、实例练习模型 三、Delft3D数值模拟溶质运移模型建立 四、工程实施前后水文情势、流场、冲淤的变化 五、地表水环境风险预测六、地表水环境影响评价导则解读七、经验交流会 以地表水数值模拟软件Delft3D 4.03.00操作为主要内容，强调地表水水动力建模、基础资料的获取、边界条件设定、模
一、手板的定义：手板是根据产品设计的外观图或结构图制作出来的产品样板或者产品模型。除了用来检测和评审外观、机构的合理性之外，也用于向客户提供样品，客户满意或者经过修改使客户满意后再开模进行批量生产。以前做手板给老板看，现在做手板则多是给客户看。二、手板的分类：1、按照用途分类：（1）外观手板是按照产品的外观设计图纸生产的产品样板。外观手板是可视的，可触摸的实体，它可以很直观的以实物的形式把设计师的
最近在跟几个初次创业的朋友们聊天中发现，如果不太懂设计的话，会将品牌VI与Logo混为一谈，有些朋友还会有这样的疑问：“品牌有一个Logo不就够了吗，为什么还要再花大价钱去搞VI设计？实际上品牌VI设计不仅仅包含Logo，还包含各种版本的Logo变体，今天就给大家介绍一下各种版本的logo及用途，顺便为创业启动资金不多的小伙伴们分享一款AI品牌创建工具，只需要一张Logo图片就能获取全套品牌VI设
IDL+MCTK，MODIS数据批量处理
本文将解读并且复现一篇来自2022年医学图像顶会MICCAI。这篇文章主要解决了Unet网络及其扩展网络近年来虽然取得了极大的进展，但是在网络参数、计算复杂度和速度上非常慢，不能够适应实时的医学图像分割的问题。文章主要从以下方面解决了上述问题：1）提出UNeXt网络UNeXt是一种基于卷积多层感知机（MLP）的图像分割网络设计上结合了早期卷积阶段和潜在层中的MLP阶段，以实现高效分割2）核心创新点
如何证明两数和一定时，差越小，两数之积越大。（和一定，差小积大）
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