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ROS+Gazebo强化学习从虚拟训练到实车部署全流程分析

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LC滤波器设计学习笔记(一)滤波电路入门

目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》,侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路,但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放,所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器:主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器:由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波,最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联,可对主要次谐波(3、5、7)构成低阻抗旁路。无源滤波器:无源滤波器,又称

CAN协议的学习与理解

最近在学习CAN,记录一下,也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习,本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门,真的通透;秀!靠这篇我竟然2天理解了CAN协议!实战STM32F4CAN!原文链接:https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解(小白教程)原文链接:https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总

深度学习部署:Windows安装pycocotools报错解决方法

深度学习部署:Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯:公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时,遇到的各种各样的问题及解决办法,希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal

ruby - 我正在学习编程并选择了 Ruby。我应该升级到 Ruby 1.9 吗?

我完全不是程序员,正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3,但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9,因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么?我是否会遇到与普通gem的兼容性问题,或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题? 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem,请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问,您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or

ruby - 我如何学习 ruby​​ 的正则表达式?

如何学习ruby​​的正则表达式?(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具,因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby​​的正则表达式?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/1881231/

深度学习12. CNN经典网络 VGG16

深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG(VisualGeometryGroup)是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军,定位竞赛冠军;VGG网络采用连续的小卷积核(3x3)和池化层构建深度神经网络,网络深度可以达到16层或19层,其中VGG16和VGG

机器学习——时间序列ARIMA模型(四):自相关函数ACF和偏自相关函数PACF用于判断ARIMA模型中p、q参数取值

文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式:ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk​=Var(yt​)Cov(yt​,yt−k​)​其中分子用于求协方差矩阵,分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型,求出其滞

建模分析 | 平面2R机器人(二连杆)运动学与动力学建模(附Matlab仿真)

目录0专栏介绍1平面2R机器人概述2运动学建模2.1正运动学模型2.2逆运动学模型2.3机器人运动学仿真3动力学建模3.1计算动能3.2势能计算与动力学方程3.3动力学仿真0专栏介绍?附C++/Python/Matlab全套代码?课程设计、毕业设计、创新竞赛必备!详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等);局部规划(DWA、APF等);曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。?详情:图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning),附几十种规划算法1平面2R机器人概述如图1所示为本文的研究本体——平面2R机器人。对参数进行如下定义:机器人广义坐标

Unity Shader 学习笔记(5)Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板

写在之前Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板,这三个知识点任何一个单拿出来都是一套知识体系,不能一概而论,本文章目的在于将学习和实际工作中遇见的问题进行总结,类似于网络笔记之用,方便后续回顾查看,如有以偏概全、不祥不尽之处,还望海涵。1、Shader变体先看一段代码......Properties{ [KeywordEnum(on,off)]USL_USE_COL("IsUseColorMixTex?",int)=0 [Toggle(IS_RED_ON)]_IsRed("IsRed?",int)=0}......//中间省略,后续会有完整代码 #pragmamulti_c

网站日志分析软件--让网站日志分析工作变得更简单

网站的日志分析,是seo优化不可忽视的一门功课,但网站越大,每天产生的日志就越大,大站一天都可以产生几个G的网站日志,如果光靠肉眼去分析,那可能看到猴年马月都看不完,因此借助网站日志分析工具去分析网站日志,那将会使网站日志分析工作变得更简单。下面推荐两款网站日志分析软件。第一款:逆火网站日志分析器逆火网站日志分析器是一款功能全面的网站服务器日志分析软件。通过分析网站的日志文件,不仅能够精准的知道网站的访问量、网站的访问来源,网站的广告点击,访客的地区统计,搜索引擎关键字查询等,还能够一次性分析多个网站的日志文件,让你轻松管理网站。逆火网站日志分析器下载地址:https://pan.baidu.