ESP-FlexyStepper 该库用于通过ESP 32模块控制一个或多个步进电机。 电动机在到达目的地时会加速和减速。 该库已经过优化，可以灵活地控制运动中的速度和位置。 基于S.Reifels FlexyStepper库。 特征 该库提供以下功能： 通过方向和步进输入为连接的步进驱动器生成脉冲 连接紧急开关以立即停止所有运动 限位开关/归位开关的连接 可以进行阻塞和非阻塞函数调用 回调函数来处理事件，例如到达位置，完成归位等。 可以在不同的模式下运行： 作为后台的服务/任务（因此您可以在草图的主循环中做任何您想做的事情而不会干扰步进运动） 在主循环中手动调用processMovement（）函数（然后您必须确保主循环完成得足够快，以确保平滑移动 使用阻塞运动函数，该函数负责调用processMovement，但在运动期间阻塞主循环 例子 以下示例说明如何将库用作在“后台”中

本项目是自然语言处理NLP在中文文本上的一些简单应用，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。 文本分类 数据集用的是头条的标题和对应文章分类数据。数据集来自这里： 文本分类的例子对应zh_article_classify_bilstm_attention.ipynb，这里构建的是BiLSTM+Attention的模型结构。 具体模型搭建如下： def create_classify_model(max_len, vocab_size, embedding_size, hidden_size, attention_size, class_nums): # 输入层 inputs = Input(shape=(max_len,), dtype='int32') # Embedding层 x = Embedding(vocab_size, embedding_size)(

软件测试培训——一些软件测试培训机构的课件，比较实际，有实践的例子，适合没有经验的学生

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bp神经网络matlab代码tsp MATLAB note.m 此文件为本人在大学学习MATLAB软件两年以来整理的部分笔记（采用markdown语言编写，Typora导出成pdf），临近毕业之际开源至github上以供各位学习~因本人为非cs专业与专门学习MATLAB的学生，笔记中如有疏漏还请各位指正，第一次开源文件不太娴熟，还大家谅解！ GA_TSP 问题描述： 一共8个城市，从起点城市A遍历其他所有城市后回到终点城市H，寻求一条路径使得总路程最短（详细的数学模型在旅行商规划.doc中） 编码方式： 代码中用1代表城市A、2代表城市H，eg.1->2->3->4->5->6->7->8代表路径A->B->C->D->E->F->G->H 函数解释： main : 主函数文件 data.mat : 8个城市之间的距离矩阵 cross : 交叉操作， mutate : 变异操作，两点变异 obj: 适应度函数，一条路径总路程计算 popinit : 初始化种群 tourment_Select : 锦标赛选择机制 旅行商规划.doc ： 具体数学模型 test_qiongju : 穷举验

理解文件中的读取或者写入顺序要先知道对文件进行读写时它的工作模式：在python中对文件进行读写时，是依据文件中光标的位置进行读写的。 这里就要引入seek()方法： seek(offset, whence) offset – 开始的偏移量，也就是代表需要移动偏移的字节数 whence：可选，默认值为 0。给offset参数一个定义，表示要从哪个位置开始偏移；0代表从文件开头开始算起，1代表从当前位置开始算起，2代表从文件末尾算起。(定义参考菜鸟教程) 这是什么意思呢？ 例子： with open('abc.txt', 'r', encoding = 'utf-8') as f dat

信号处理 压缩感测 该项目是GSU数值分析研究小组的一部分，该研究小组在叶晓静博士的建议下进行。 该项目的重点是创建一个正态分布的玩具数据集，以执行近距离渐变方法的规则和加速变化，以实现压缩感测。 玩具数据集因原始问题而稀疏创建； 对于非稀疏信号，使用小波变换首先对数据进行稀疏处理，然后执行加速的压缩感测，然后使用逆变换将其带回到信号的原始域，从而解决了该问题的变体。 鼓励读者阅读以了解设置，数学和结果 需要什么工作？ 虽然大多数数学软件都经过了优化，但是代码本身需要一些巧妙的优化，以加快采样过程。

汉明码matlab仿真代码 ChannelCoding Some channel coding MATLAB simulations Includes Hamming(7,4) and Hamming (15,11) encoding techniques in matlab

GetStarted 下载YOLOv5权重文件 . 放在 yolov5/weights/目录下 下载deep_sort权重文件 . 放在deep_sort/deep/checkpoint/目录下；备份路径: 密码: makv 运行run_YoSort.py根据自己需要来修改启动参数 功能更新列表 增加显示检测框的置信度和类别信息 增加udp发送框信息功能