目录1.实验目标2.相关原理3.实验过程3.1基于Q-learning的三维模型创建3.2无人机类、环境类和障碍物类的建立3.3继承和多态的实现3.4训练3.5测试4.完整代码main.cppQ-learning.cpp train.cpptest.cppenvironment.cppmap.cppobstacles.cpp view.cppuav.h obstacle.h envionment.h5.实验结果5.1图形界面5.2训练结果5.3飞行路径5.4决策优化奖励5.5路径规划 6.参考文献1.实验目标通过C++编写一段程序，采用Q-learning算法实现一架无人机的智能三维航线规划。
一、聚合查询需要导入模块：fromdjango.db.modelsimportMax,Min,Sum,Count,Avg关键语法：aggregate(聚合结果别名=聚合函数(参数))查询结果：使用聚合函数，从每一个组中获取结果：字典注意点：1聚合函数必须在分组之后才能使用2没有分组，即默认整体就是一组3查询结果为普通字典"""聚合查询通常情况下都是配合分组一起使用的只要是跟数据库相关的模块基本上都在django.db.models里面上述没有那么应该在django.db里面"""fromdjango.db.modelsimportMax,Min,Sum,Count,Avg#1所有书的平均价格r
一、聚合查询需要导入模块：fromdjango.db.modelsimportMax,Min,Sum,Count,Avg关键语法：aggregate(聚合结果别名=聚合函数(参数))查询结果：使用聚合函数，从每一个组中获取结果：字典注意点：1聚合函数必须在分组之后才能使用2没有分组，即默认整体就是一组3查询结果为普通字典"""聚合查询通常情况下都是配合分组一起使用的只要是跟数据库相关的模块基本上都在django.db.models里面上述没有那么应该在django.db里面"""fromdjango.db.modelsimportMax,Min,Sum,Count,Avg#1所有书的平均价格r
2022-09-30F对象： 在shell中是用于两个有关联的属性之间的查询。使用实例：查询书籍表中阅读量大于评论量的记录前提，进入pycharm，进入虚拟环境，进入shell环境。首先，要使用F对象，那么就需要导入F对象fromdjango.db.modelsimportF后进行查询BookInfo1.objects.filter(readcount__gt=F("commentcount"))-------------------------------Q对象 同F对象类似，可用于“与”，“或”，“非”的查询首先导入包含Q的模块，fromdjango.db.modelsimportQ（
2022-09-30F对象： 在shell中是用于两个有关联的属性之间的查询。使用实例：查询书籍表中阅读量大于评论量的记录前提，进入pycharm，进入虚拟环境，进入shell环境。首先，要使用F对象，那么就需要导入F对象fromdjango.db.modelsimportF后进行查询BookInfo1.objects.filter(readcount__gt=F("commentcount"))-------------------------------Q对象 同F对象类似，可用于“与”，“或”，“非”的查询首先导入包含Q的模块，fromdjango.db.modelsimportQ（
android读写u盘支持安卓10以上的最新方法本人是在写一个app需要读取u盘文件列表，网上找了好多方法，要不就是没有media权限，要不就是收不到广播，全部用不了，就这样搁置了一段时间终于又找到了一个大佬的方法，在这做个笔记谷歌从Android5.0以上已经不支持开发者随便读写手机的外部存储（包含tf卡、otg外接u盘等），换句话说5.0以下我们还是可以直接读写usb设备的。当你直接拿到u盘挂载路径，去操作的时候，File类已经读取不到任何东西，因为缺少了以下这个权限uses-permissionandroid:name="android.permission.WRITE_MEDIA_ST
android读写u盘支持安卓10以上的最新方法本人是在写一个app需要读取u盘文件列表，网上找了好多方法，要不就是没有media权限，要不就是收不到广播，全部用不了，就这样搁置了一段时间终于又找到了一个大佬的方法，在这做个笔记谷歌从Android5.0以上已经不支持开发者随便读写手机的外部存储（包含tf卡、otg外接u盘等），换句话说5.0以下我们还是可以直接读写usb设备的。当你直接拿到u盘挂载路径，去操作的时候，File类已经读取不到任何东西，因为缺少了以下这个权限uses-permissionandroid:name="android.permission.WRITE_MEDIA_ST
1.简介ARIMA模型(AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel)，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型，时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中，AR是"自回归"，p为自回归项数;MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。"差分"一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。2.模型原理在描述ARIMA模型，那么就离不开AR、MA、ARMA模型，下面先阐述这两个模型。2.1AR模型(自回归)自回归只适用于预测与自身前期相关的现象，数学模型表达式如下：其中是当前值，是常数项
1.简介ARIMA模型(AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel)，差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型，时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中，AR是"自回归"，p为自回归项数;MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。"差分"一词虽未出现在ARIMA的英文名称中，却是关键步骤。2.模型原理在描述ARIMA模型，那么就离不开AR、MA、ARMA模型，下面先阐述这两个模型。2.1AR模型(自回归)自回归只适用于预测与自身前期相关的现象，数学模型表达式如下：其中是当前值，是常数项
Q997FindTheTownJudge简介小镇里有n个人，按从1到n的顺序编号。传言称，这些人中有一个暗地里是小镇法官。如果小镇法官真的存在，那么：小镇法官不会信任任何人。每个人（除了小镇法官）都信任这位小镇法官。只有一个人同时满足属性1和属性2。给你一个数组trust，其中trust[i]=[ai,bi]表示编号为ai的人信任编号为bi的人。如果小镇法官存在并且可以确定他的身份，请返回该法官的编号；否则，返回-1。示例1：输入：n=2,trust=[[1,2]]输出：2示例2：输入：n=3,trust=[[1,3],[2,3]]输出：3示例3：输入：n=3,trust=[[1,3],[2,
