神经网络在模型预测控制中的应用，除此之外，侧重于计算的效率的分析

学习基于状态空间的模型预测控制强烈推荐的一本书，书中提供m语言源代码

:red_heart: :raising_hands: 使用来支持您的项目！ :raising_hands: 欢迎使用HandyControl 该项目基于并包含一些原始项目中未包含的控件和功能（例如，对Persian Calendar和PersianDate的支持，更多控件和更多样式）， 贡献者 支持者 特别感谢 用法 步骤1：添加对HandyControls的引用或在nuget上搜索HandyControls； Install-Package HandyControls 步骤2：在App.xaml中添加代码，如下所示： < Resou

选择了ASP.NET的开发人员一直都很郁闷，因为选择了ASP.NET就是选择了它已有的强大的Web控件库，然后选择了这些控件的强大功能的同时也带了一些问题，比如现在的有些复杂控件，它输出的HTML并不符合现在的WEB标准，例如GridView，TreeView，用户控件等等这些控件输出的HTML都是传统的Table的方式，并不像WEB标准倡导的用控制显示方式的CSS和内容Div分离的方式！ ASP.NET开发团队也意识到这个这问题，借助于ASP.NET 2.0框架强大的可配置、可自定义能力，给出了解决问题的完美方案——使用.blowser文件为页面中的控件配置自定义的Adapter，来替代原有的非标准的解决方案。这些自定义的Adapter的集合就是ASP.NET 2.0 CSS Friendly Control Adapters。在发布了若干个测试版本之后，ASP.NET 2.0 CSS Friendly Control Adapters 的1.0版本终于正式发布

向您的Arduino项目添加手势（机器人，HMI，灯光等）。

自适应控制，在线进行系统结构和参数辨识或系统性能指标的度量，以便得到系统当前状态的改变情况，在线修改控制器的参数或可调系统的输入信号。

介绍数字摄像的资料，对相机有详细的介绍

共视控制 Covid Control是一种免费且可评估的机器学习模型，可预测Covid19日案例（7天移动平均值）的未来数量。 使用LSTM和强化学习对非药物干预（NPI）进行量化。 利用机器学习挽救人类史无前例的全球健康能效新型冠状病毒（COVID-19）的生命，以帮助拉平曲线。 开发数据驱动的AI系统以预测感染率并制定区域政府，社区和组织可以实施的干预计划（IP）。 当国家重新开放经济和社会时，干预计划可以减少感染病例，最大程度地减少负面经济影响，并带来更好的结果。 动机：Covid19大流行React 3Blue1Brown的“指数增长和流行病” Covid19视频： 目标是开发一种机器学习模型，以预测未来全球Covid案例的数量： Part1预测器：LSTM长短期记忆预测器模型 使用LSTM长短期记忆以最高的准确性估算未来每天发生的COVID-19病例数，并开发了一种预测器模型

该控件是本人自己亲自写的，里面具源源码与资源图片，可以将ListView控件显示图片，软件执行信息提示到ListView可以显示错误图片，加载图片等，还可以根据自己定义文本颜色，有需要的请下载！

ABR控制 ABR控制库是一个python软件包，用于在真实或模拟环境中控制和规划机械臂。 ABR Control提供了用于Mujoco，CoppeliaSim（以前称为VREP）和Pygame模拟环境的API，以及用于一臂，两臂和三关节模型以及UR5和Kinova Jaco 2臂的臂配置文件。 用户还可以轻松地扩展该软件包以使其与自定义手臂配置一起运行。 ABR Control自动生成高效的C代码以生成控制信号，或使用Mujoco的内部功能进行计算。 ABR还提供了一个接口和配置，可用于控制存储库中的实际Jaco 2。 安装 ABR控制库取决于NumPy，SymPy，SciPy，CloudPickle，Cython，SetupTools，Nengo和Matplotlib。 我们建议使用 。 请注意，在干净的环境中安装将需要编译依赖库，并且将花费几分钟。 要安装ABR Control，