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步进电机运动八大算法

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C++---最长上升子序列模型---最大上升子序列和(每日一道算法2023.3.3)

注意事项:本题为"线性dp—最长上升子序列的长度"的扩展题,所以dp思路这里就不再赘述。题目:比如,对于序列(1,7,3,5,9,4,8),有它的一些上升子序列,如(1,7),(3,4,8)等。这些子序列中和最大为18,为子序列(1,3,5,9)的和。你的任务,就是对于给定的序列,求出最大上升子序列和。注意,最长的上升子序列的和不一定是最大的,比如序列(100,1,2,3)的最大上升子序列和为100,而最长上升子序列为(1,2,3)。输入格式输入的第一行是序列的长度N。第二行给出序列中的N个整数,这些整数的取值范围都在0到10000(可能重复)。输出格式输出一个整数,表示最大上升子序列和。数据

DRV8825步进电机驱动详细说明书————含接线图

最近玩步进电机时候,发现步进电机驱动种类多;A4988,drv8825,tb6600,lv8731……;tb6600驱动电流可达4A,1600细分,十分强大,但是体积大,用在平衡车上不太合适。drv8825加散热器驱动电流可达2.5A,32细分,还不错。芯片介绍这里的介绍只介绍其引脚连接。如图是它的说明书中对引脚的解释在这里把它翻译成中文。  为了方便大家使用,说明书还给出了一种典型的连接方式 这样初始化好之后,将AOUT1、AOUT2、BOUT1、BOUT2分别连接到步进电机对应信号线,AOUT1与AOUT2同相,BOUT1与BOUT2同相。判断步进电机信号线是否同相的一个方法是将其中两条接

超分算法ESRT:Transformer for Single Image Super-Resolution

这篇文章网络结构ESRT(EfficientSuper-ResolutionTransformer)还是蛮复杂的,是一个CNN和Transformer结合的结构。文章提出了一个高效SRTransformer结构,是一个轻量级的Transformer。作者考虑到图像超分中一张图像内相似的细节部分可以作为参考补充,(类似于基于参考图像Ref的超分),于是引入了Transformer,可以在图像中建模一种长期依赖关系。而ViT这些方法计算量太大,太占内存,于是提出了这个轻量版的Transformer结构(ET)ET只使用了transformer中的encoder,并且作者还使用了featurespi

SE5_基于YOLO3D的目标检测算法移植与测试

本文档适用于SOPHGO(算能)BM1684-SE5及对应通用云开发空间,主要内容:注意:由于SOPHGOSE5微服务器的CPU是基于ARM架构,部分步骤将在基于x86架构CPU的开发环境中完成初始化开发环境(基于x86架构CPU的开发环境中完成)YOLO3D目标检测算法模型转换(基于x86架构CPU的开发环境中完成)YOLO3D模型推理测试(处理后的YOLO3D项目文件将被拷贝至SOPHGOSE5微服务器上推理测试)1.初始化开发环境(基于x86架构CPU的开发环境中完成)1.1初始化开发环境(若wget后的地址不可用,请前往算能官网下载Docker镜像及SDK)#切换成root权限sudo

ruby - 有效地处理数字数组的 "scale"或 "resize"的算法(音频重采样)

做音频处理(虽然它也可以是图像处理)我有一个一维数字数组。(它们恰好是代表音频样本的16位有符号整数,这个问题同样适用于float或不同大小的整数。)为了匹配不同频率的音频(例如,将44.1kHz样本与22kHz样本混合),我需要拉伸(stretch)或压缩值数组以满足特定长度。将数组减半很简单:每隔一个样本丢弃一次。[231,8143,16341,2000,-9352,...]=>[231,16341,-9352,...]将数组宽度加倍稍微不那么简单:将每个条目加倍(或可选地在相邻的“真实”样本之间执行一些插值)。[231,8143,16341,2000,-9352,...]=>[2

【结构与算法】—— 数据结构代码总结 | 数据结构代码大全

📢博客主页:https://blog.csdn.net/dxt19980308📢欢迎点赞👍收藏⭐留言📝如有错误敬请指正!📢本文由肩匣与橘编写,首发于CSDN🙉📢生活依旧是美好而又温柔的,你也是✨目录🔴线性表1.1顺序表1.1.1顺序表定义1.1.2顺序表基本操作1.2单链表1.2.1单链表节点定义1.2.2单链表基本操作1.3双链表1.3.1双链表节点定义1.3.2双链表基本操作1.4静态链表🟠栈和队列2.1栈2.1.1顺序栈2.1.2链式栈2.2队列2.2.1顺序队列2.2.2链式队列2.3应用🟡串3.1串的定义与实现3.2串的模式匹配🟢树与二叉树4.1二叉树4.1.1二叉树的概念4.1.2

电机的反电动势了解及步进电机的基本特性

电动势,是导体内电子运动的必要条件,也是电子运动趋势的一种表现,因而具有一定的方向性。电动势的方向,规定为从电源的负极,经过电源内部指向电源的正极,即与电源两端电压的方向相反。反电动势,是指由反抗电流发生改变的趋势而产生电动势。反电动势一般出现在电磁线圈中,如继电器线圈、电磁阀、接触器线圈、电动机、电感等。​对于电动机产品,定子部分是电能的输入端,而转子部分则是电机做功的输出端;通过定子部分输入的电能,一部分用于转子部分做功,另一部分则会消耗于线路内阻,以及其他损耗。转子部分产生的反电动势,即电动机做功的要素。反电动势消耗了电路中的电能,但它并不是一种“损耗”,与反电动势对应的那部分电能,将转

使用Overleaf在毕业论文中插入算法伪代码,高效美观

【前言】去年的这个时候,一边准备考研复试,一边撰写本科毕设论文,读了很多论文,惊叹于其美观的伪代码算法,所以在之前的教程中教大家使用Aurora在Word中插入伪代码,具体可以看使用Aurora在Word中插入算法伪代码教程!!!亲测有效!!!写论文必备https://blog.csdn.net/jucksu/article/details/116307244效果如图所示(附图是本科毕设当中的K-Means聚类算法伪代码),不算很差但不是很美观,包括一些下标,公式,语法,编辑器反应慢,编程体验差,相关参考资料少等方面的缺陷。研究生以来,接触了Latex,学习了overleaf,所以现在教大家使

动态规划算法详解,Java实现相关例题。

一)基本理解:1、动态规划定义:将将原问题拆解为若干个子问题,同时保留子问题的答案,使得每个子问题只求解一次最终得到原问题的答案。        这样一听总感觉和分治算法很像,其实动态规划就是将分治递归算法转化成了非递归形式,减少了系统栈的调用,使用循环来解决问题。2、动态规划算法的说白了就是找到整个问题的全局最优解,这也是与贪心算法寻找局部最优解的本质区别。3、通常我们可以先用从顶向下的思考方式来写出递归分治的代码,然后再联想从低向下的思想来转化为动态规划代码.4、无论是递归还是动态规划首先我们一定要找到这个问题的最小子问题,即一眼就能看出结果的那个小问题,然后根据这个关系来找递归关系。5、

算法设计与分析 SCAU19184 传球游戏

19184传球游戏时间限制:1000MS代码长度限制:10KB提交次数:0通过次数:0题型:编程题语言:G++;GCC;VC;JAVADescriptionn个同学站成一个圆圈,其中的一个同学手里拿着一个球,每个同学可以把球传给自己左右的两个同学中的一个(左右任意)。从1号同学手里开始传的球,传了m次以后,又回到1号同学手里,请问有多少种不同的传球方法。两种传球方法被视作不同的方法,当且仅当这两种方法中,接到球的同学按接球顺序组成的序列是不同的。比如有三个同学1号、2号、3号,球传了3次回到1号手里的方式有1->2->3->1和1->3->2->1,共2种。输入格式一行,有两个用空格隔开的整数