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Python实现三维空间中的RRT避障路径规划算法 C_mony 机械臂 python 算法机器人
文章目录前言一、算法原理二、代码实现1.定义节点2.碰撞检测3.RRT算法4.完整代码运行结果前言基于快速随机搜索树（Rapidly-exploringRandomTree,RRT）的优化算法，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测，避免了对空间的建模，能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题，在机械臂路径规划与避障中扮演着关键角色。RRT算法通过随机生成的树状结构来探索高维空间，尤其适合于解
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）林聪木 matlab 人工智能大数据
目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2：奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
2025 年考研数学二大纲原文(完整版) WEL测试数学二学习考研
2025年考研数学二大纲原文(完整版)考试科目：高等数学、线性代数考试形式和试卷结构一、试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟.二、答题方式答题方式为闭卷、笔试.三、试卷内容结构高等教学约80%线性代数约20%四、试卷题型结构单项选择题10小题，每小题5分，共50分填空题6小题，每小题5分，共30分解答题(包括证明题)7小题，共70分高等数学一、函数、极限、连续考试内容函数的概
梯度下降法(Gradient Descent) -- 现代机器学习的血液 AOIWB 机器学习人工智能 python
梯度下降法(GradientDescent)–现代机器学习的血液梯度下降法是现代机器学习最核心的优化引擎。本文从数学原理、算法变种、应用场景到实践技巧，用三维可视化案例和代码实现揭示其内在逻辑，为你构建完整的认知体系。优化算法一、梯度下降法的定义与核心原理定义：梯度下降法是一种通过迭代更新参数来最小化目标函数的优化算法，其核心思想是沿着当前点的负梯度方向逐步逼近函数最小值。数学表达：参数更新公式为
这是我的第一篇博客流川飞 c++
结束摆烂，看看自己的极限在哪里，两年后回来看自己个人介绍：我是一个大一下学期的男生，就读人工智能专业，性格活泼爱笑[face]emoji:008.png[/face]编程目标：能拿到一份满意的offer，能成为很厉害的程序员如何学习：利用晚上的水课和没课的时间学习编程，到一定水平后参加蓝桥杯类的比赛!我打算每周在编程上花费的时间：35h+我最想进入的一家IT公司：马斯克的公司!
mysql的算法再见，再也不见(๑>؂<๑） mysql 算法数据库
MySQL是一个关系型数据库管理系统，其内部实现了许多算法来支持各种数据库操作和功能。以下是MySQL中一些常用的算法：查询优化算法：查询执行计划生成：MySQL使用查询优化器来生成最优的查询执行计划，以提高查询性能。优化器会考虑索引、表的统计信息、连接顺序等因素来选择最佳的执行计划。索引选择算法：MySQL会根据查询条件和表结构来选择合适的索引进行查询，常见的索引选择算法包括最左前缀匹配、覆盖索
matlab怎么定义矩阵函数,怎么在matlab定义一个函数，而这个函数输入值是矩阵，并且输出的值也是相应的矩阵？... 聚合收藏 matlab怎么定义矩阵函数
答：建立M文件:functiony=f(x)y=f(x);end然后就可以直接使用函数了。答：你完全不懂matlab呀,直接给你codefunction[tltrblbr]=corners(A)tl=A(1,1);tr=A(1,end);bl=A(end,1);br=A(end,end);end使用这个函数只需要A=[123;456];[tltrblbr]=corners(A)答：把循环计算的值存
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。 qq924711725 仿真模型机器学习算法随机森林
基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。然后，对数据进行归一化处理并转置以适应模型的要求。文章目录MATLAB代码实现说明：MATLAB代码实现说明：运行代码前的注意事项：示例输出：MATLAB代码实现说明：示例输出：以下是一个基于随机森林（RF,RandomForest）机器学习
强化学习——基本概念 AI大模型探索者人工智能 ai 深度学习机器学习语言模型
何为强化学习机器学习的一大分支强化学习（ReinforcementLearning）是机器学习的一种，它通过与环境不断地交互，借助环境的反馈来调整自己的行为，使得累计回报最大。强化学习要解决的是决策问题——求取当前状态下最优行为或行为概率。强化学习包括智能体和环境两大对象，智能体是算法本身，环境是与智能体交互的外部。智能体（IntelligentAgent），在人工智能领域，智能体指一个可以观察周
软件测试之压力测试知识总结君君学姐压力测试
软件测试之压力测试知识总结一、压力测试概述压力测试（StressTesting）是软件测试中的一种重要手段，用于验证软件应用程序在极端负载条件下的稳定性和可靠性。其主要目的是在软件承受极高负载时，测量其健壮性、错误处理能力和恢复能力，确保软件在危急情况下不会崩溃或表现异常。压力测试也被称为耐力测试，在软件工程中占有举足轻重的地位。1.1压力测试的目的压力测试的主要目的包括：测量软件在极限负载下的表
基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码 NoABug 计算机视觉 matlab 人工智能
基于计算机视觉实现二维码识别含Matlab源码随着现代科技的不断发展，二维码已经成为了我们日常生活中必不可少的一个元素，它广泛应用于商品、文件、广告、交通等领域。为了更好地使用和管理这些二维码信息，需要准确、快速地对其进行识别。本文将介绍如何使用计算机视觉技术实现二维码的识别，并提供Matlab源代码。二维码原理与发展二维码是一种将信息编码成黑白方块形式的二进制条码，它由黑色正方形组成，其中有一些
软件工程精选习题集(全答案) 刘明皓00 软件工程低代码课程设计笔记经验分享考研面试
目录1.名词解释极限编程(Extremeprogramming)状态转换图(StateTransformDiagram)问题域(ProblemDomain)功能点技术(FunctionPoint)PAD问题分析图(ProblemAnalysisDiagram)实体-关联图(EntityRelationshipDiagram)。软件危机(SoftwareCrisis)软件质量保证（SoftwareQ
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matlab中im2double、im2uint8的python实现im2double源码验证im2double源码验证im2doubleim2double的核心功能是将图像数据转换为双精度浮点数并归一化到[0,1]范围。对于uint8类型，除以255，uint16除以65535，当输入已经是浮点型时，如果值已经在0-1之间，会保持原样索引图像不适用该函数。应先转换为真彩图像再继续源码defim2
python路线规划_利用Python实现A*算法路径规划 weixin_39664962 python路线规划
一、A*算法介绍A*算法实际上是一种启发式算法，也是路径规划中应用最为普遍的算法之一。A*算法并不是只用于路径规划，同时，路径规划中也不只有A*一种启发式方法。A*算法相比其他路径规划算法，如遗传算法、蚁群算法等，其算法过程较为简单、易于理解，运行速度快。而且，应用A*的路径规划结果也还不错。因此，总体来说，A*算法应该是性价比较高的一种路径规划算法。A*算法的基本思想是，对于当前的搜索点CNod
解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法：机器学习的神奇钥匙紫雾凌寒 AI 炼金厂 #机器学习算法算法机器学习近邻算法 KNN k-近邻算法 python scikit-learn
一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法。它就像是一位经验丰富的“老江湖”，以其简单而又强大的方式，在众多机器学习任务中占据着不可或缺的地位。K-近邻算法，作为机器学习中的一种基本分类与回归方法，以其独特的“基于邻居投票”策略而闻名。它的核心思想简单易懂，就如同我们在生活中判断一个人可能的兴趣爱好时，会参考他身边最常接触的朋友们的
主成分回归（PCR）与特征值因子筛选：从理论到MATLAB实战青橘MATLAB学习多元分析回归 matlab 线性代数数学建模算法
内容摘要：本文深入解析主成分回归（PCR）的原理与MATLAB实现，结合Hald水泥数据案例对比PCR与普通回归的性能差异。详细讲解特征值筛选策略（累积贡献率、交叉验证），并提供单参数估计优化方法。通过完整代码与可视化结果，助力读者掌握高维数据建模与多重共线性处理技巧。关键词：主成分回归特征值筛选多重共线性MATLAB实现交叉验证—1.主成分回归（PCR）概述主成分回归（PrincipalComp
神经网络中的Adam 化作星辰神经网络人工智能深度学习
Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了RMSprop和动量（Momentum）的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
神经网络中的Nesterov Momentum 化作星辰神经网络人工智能深度学习
NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出，是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中，更新规则不仅考虑当前的梯度，还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积（即“动量”），以帮助克
222222222222222 智能与优化开发语言
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、pandas是什么？示例：pandas是基于Nu
【3D格式转换SDK】HOOPS Exchange技术概览（一）：3D 数据处理高效能与定制化工业3D_大熊 3D CAD开发工具 3d 3D建模 3D模型轻量化 3D模型Web可视化 3D数据格式转换 3D格式转换 CAD格式转换
HOOPSExchange是一款专为3D工程应用开发而设计的SDK，旨在助力开发者便捷地访问和重用由CAD与BIM设计应用所生成的3D数据，为3D产品运营提供了强大的数据基础。借助单一且集成化的界面，HOOPSExchange能够高效地导入、转换以及导出超过30种原生及标准格式的3D数据，具体涵盖以下格式：机械计算机辅助设计（MCAD）领域：CATIA、NX、Creo、SOLIDWORKS、Inv
神经网络中的Adagrad 化作星辰神经网络人工智能深度学习
Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效，并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说，它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和，然后用这个累积值来缩放当前的学
月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法，对行业有哪些影响？互联网之路. 知识点开源算法
互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注，其核心创新在于显著降低算力需求（相比AdamW减少48%的FLOPs）并提升训练效率，同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本，推动技术普惠算力需求锐减：Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新，解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题，使
DeepSeek开源周第二弹：DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来？曦紫沐大模型 deepseek
一、引言：MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家（MoE）模型训练中，专家间的全对全（All-to-All）通信成为性能瓶颈。传统方案在跨节点传输时带宽利用率不足50%，延迟高达300μs以上。DeepSeek推出的DeepEP作为首个开源EP通信库，通过软硬件协同优化，将节点内通信带宽压榨至158GB/s（接近NVLink极限），跨节点RDMA延迟降至46GB/s，成为大模型训练/推
深度学习模型优化与医疗诊断应用突破智能计算研究中心其他
内容概要近年来，深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新，通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载，有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时，自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略，在病理
【教程4＞第1章＞第4节】FPGA时序图制作小工具 fpga和matlab #fpga开发时序图
欢迎订阅《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入门60例》《★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合应用开发入门与进阶X例》教程4·目录·目录1.软件版本2.FPGA时序图概述3.FPGA时序图绘制4.视频操作步骤5.总结与展望
LES10A260 Technical Computing Software 后端
LES10A260TechnicalComputingSoftware,Exercise06/2024TaskRecallweeklyMATLABexercise3-1:Usingelement-wiseoperations.WriteareportonthisproblemusingLaTeXinIMRADformat(introduction,methods,results,analysis,
考研高数（洛必达法则的使用条件）蓝桉802 考研
洛必达法则的使用条件主要包括以下几点：1.导函数存在且连续。这是使用洛必达法则的基本要求，只有在满足这一条件下，我们才能对分子和分母同时求导。2.洛必达仅适用于求解后极限存在的情形。如果在使用洛必达法则后得到的极限不存在，那么原极限可能存在也可能不存在，此时需要采用其他方法进行判断或计算。3.洛必达只能正用不能逆用。也就是说，我们只能由分子分母同时求导以后获得的极限来推断原极限的值，而不能反过来
当x趋于零时，零乘以无穷的极限等于多少蓝桉802 考研
当x趋于零时，零乘以无穷的极限是未定义。‌在数学中，0乘以无穷大（0×∞）是一个未定义的表达式，因为它涉及到两个相互矛盾的概念：0乘以任何有限数都等于0，而无穷大乘以任何非零数都应该是无穷大。因此，我们不能确定0乘以无穷大应该是0还是无穷大，所以它被认为是未定义的‌。为了更好地理解这个问题，我们可以考虑一个极限的例子。假设我们有两个函数f(x)和g(x)，其中f(x)趋于0，而g(x)趋于无穷大。
智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践木子算法人工智能数学建模数学建模算法人工智能
智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域，路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法，路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架，通过数学公式推导核心算法原理，并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础（一）状态空间建模路径规划的本质是在状
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Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
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Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
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Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
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mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
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数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
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如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
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cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
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