目录0专栏介绍1什么是B样条曲线？2基函数的deBoor递推式3B样条曲线基本概念图解4节点生成公式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1什么是B样条曲线？为了解决贝塞尔曲线无法局部修正、控制性减弱、曲线次数过高、不易拼接的缺陷，引入B样条曲线(B-Spline)。对贝塞尔曲线不了解的同学请看曲线生成|图解贝塞尔曲线生成原理(附ROSC++/P
STM32的GPIO介绍GPIO是通用输入/输出端口的简称，是STM32可控制的引脚。GPIO的引脚与外部硬件设备连接，可实现与外部通讯、控制外部硬件或者采集外部硬件数据的功能。以STM32F103ZET6芯片为例子，该芯片共有144脚芯片，包括7个通用目的的输入/输出口（GPIO）组，分别为GPIOA、GPIOB、GPIOC、GPIOD、GPIOE、GPIOF、GPIOG，同时每组GPIO口组有16个GPIO口。通常简略称为PAx、PBx、PCx、PDx、PEx、PFx、PGx，其中x为0-15。STM32的大部分引脚除了当GPIO使用之外，还可以复用为外设功能引脚（比如串口）。GPIO基本
在Android中，Camera2API提供了对相机硬件的底层访问，包括对焦功能。以下是Camera2对焦原理和框架的简要概述，以及代码实现流程：对焦原理和框架：预览:在开始对焦之前，通常需要先启动相机的预览。预览不仅允许用户看到实时视频流，还可以提供关于相机状态的信息，如对焦模式和当前的对焦区域。对焦模式:Android支持多种对焦模式，如连续自动对焦（AF-C）、单次自动对焦（AF-S）和手动对焦。每种模式都有不同的应用场景和行为。对焦区域:相机可以设置多个对焦区域，每个区域可以独立地对焦。这允许用户选择特定的焦点或自动选择焦点。触发对焦:通过API可以手动触发对焦操作，也可以让系统自动触
在java程序中怎么保证多线程的运行安全？在Java程序中，要保证多线程的运行安全，需要考虑以下几个方面：使用同步机制：synchronized关键字：可以用于修饰方法或代码块，确保在同一时刻只有一个线程可以访问被synchronized修饰的方法或代码块。这可以防止多个线程同时访问共享资源而引发的并发问题。ReentrantLock：是Java中提供的显示锁，它提供了比synchronized更灵活的锁操作，可以实现更复杂的同步需求。使用线程安全的数据结构：Java中提供了一些线程安全的数据结构，如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等，它们在多线程环
文章目录一、前言二、实验环境三、PyTorch数据结构1、Tensor（张量）1.维度（Dimensions）2.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）2、张量的数学运算1.向量运算2.矩阵运算基础运算矩阵的转置矩阵的行列式求矩阵的迹矩阵的逆数学计算伴随矩阵数学计算计算矩阵的特征值和特征向量旧版新版数学计算一、前言 本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之矩阵运算，包括基础运算、转置、行列式、迹、伴随矩阵、逆、特征值和特征向量等。二、实验环境 本系列实验使用如下环境condacreate-nDLpython==3.11condaactivateDL
一：近实时搜索原理 先认识几个基本概念：1、segmentes基本存储单元是shard，index分散在多个shard上。而每个shard由多个段-segment组成，每次创建一个新Document(一条新数据)，就会归属于一个新的segment。删除数据时，也不会直接删除当前segment，只是标记为已删除状态，后续在合适时机删除。2、translog操作日志，用来记录操作动作，防止数据丢失。每个shard中对应一个translog文件。3、commit提交，意味着将多个segment，合并成新的更大的segment，并刷入磁盘。4、refreshes索引数据时，先是写入到内存buffer中
HTTPHTTP是什么HTTP("全程超文本协议")是一种应用非常广泛的应用层协议.文本:字符串(能在utf8/gbk)码表上找到合法字符.超文本:不仅是字符串,还能携带图片啥的(HTML).富文本:类似于word文档这种.HTTP诞生于1991年.目前已经发展为最主流使用的一种应用层协议. 实际上HTTP/1.1是目前使用最广泛的HTTP协议版本,之后的讨论也以HTTP1.1为主.HTTP往往是基于传输层的TCP协议实现的.(HTTP1.0,HTTP1.1,HTTP2.0均属于TCP,HTTP3.0基于UDP实现).我们平时打开一个网站,就是通过HTTP协议来传输数据的.当我们在浏览器中输入
国外有个博主写了一篇博文，名字叫TChatGPT:ExplainedtoKidsQ」，直译过来就是，给小孩子解释什么是ChatGPT。因为现实是很多的小孩子已经可以用父母的手机版ChatGPT玩了，ChatGPT几乎可以算得上无所不知，起码给小孩子讲故事，回答一些简单的回答不在话下。其实这里面就涉及到ChatGPT的一个最最基本也是核心的功能，就是问答，而这个问答功能就是第一代ChatGPT非常的简单直接，你打字给它，它输出给你。比如你输入你好，它会随机的给出「吗」,「高」，「美」等回答，这些回答选项取决于你们之前的对话内容。这个阶段的ChatGPT是大语言模型，它的特点就是只能接受文字输入，
摘要|Abstract 这是一篇对语音识别中的一种热门技术——DNN-HMM混合系统原理的透彻介绍。本文自2月10日开始撰写，计划一星期内写完。1.前言|Introduction 近期想深入了解语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型，但是尽管网络上有许多关于DNN-HMM的介绍，如李宏毅教授的《深度学习人类语言处理》[1]，一些博主的语音识别系列文章[2]，斯坦福大学HMM课件[3]。但是这些材料要么不够细致完备，要么对初学者来说过于复杂深奥（尤以HMM部分的琳琅满目的概率公式为首）。 因此，笔者在阅读了大量相
目录一、GM（1，1）模型预测原理二、GM（1，1）模型预测步骤2.1数据的检验与处理2.2建立模型2.3检验预测值三、案例 灰色预测应用场景：时间序列预测灰色预测的主要特点是模型使用的不是原始数据序列，而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型，即对原始数据做累加生成得到近似的指数规律再进行建模的方法。优点是不需要很多的数据，一般只需要4个数据就可以，能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题；能利用微分方程来充分挖掘系统的本质，精度高；能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成序列，运算简便，易于检验，具有不考虑分布规律，不考虑变化趋势。缺点是只适用于中短期的预测，只适合指数增长的
