buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。 在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。 当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。 输入电压为20V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制下，输出很快为10V，且没有超调。 当加减载时，输出电压也一直为10V。 整个仿真全部采用模块搭建，没有用到S-Function。

由于前段时间项目中使用到了自动换行的线性布局,本来打算用表格布局在里面一个个的用Java代码添加ImageView的，但是添加的View控件是不确定的，因为得靠服务器的数据返回，就这样手动用Java代码画布局的方式就这样夭折了，因为在表哥布局中我无法确定一行显示多少个ImageView的数目，所以无法动态添加，最后自能自己去看看那种能够换行的线性布局了，线性布局比较不好的是不能自动换行，也就是当设置LinearLayout的orentation 设置为vertical 为竖直方向也就是只有一列，每行只能显示一个View或者View的子类，当设置LinearLayout的orentitation

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能源行业标准 NB/T 33007-2013 电动汽车充电站-电池更换站监控系统与充换电设备通信协议 2013-11-28发布 2014-04-01实施

MOBIL换道模型的核心思想是，车辆换道后能够取得更大的加速度（换道动机）并且能够安全完成换道（换道条件），本资源中，应用IDM跟驰模型结合MOBIL换道模型，设计计算机数值仿真实验。模拟一条带有汇入匝道的单向双车道高速公路，路段长度为10km，汇入匝道位于7.5km处，匝道加速段长度300m。在仿真过程中，主线上游驶入流率恒定为1000veh\h\lane，匝道汇入流率恒定为500veh\h\lane，匝道强制换道采用一辆虚拟车停在匝道加速段尽头的方式来触发。最终三条车道的车辆位置信息分别用text1.xlsx、text2.xlsx、text3.xlsx存储，text4.xlsx用于记录换道位置。提取方式是百度网盘分享地址

可直接运行，traffic_simulation-master_python_跟驰_换道模型_交通流_idm_源码

（1）Frenet坐标系下动力学建模 （2）自动驾驶车辆的换道轨迹规划 针对五次多项式换道法仅在初始时刻规划换道轨迹的问题，本文结合行驶环境边 界条件，建立五次多项式换道轨迹模型。将换道轨迹规划解耦成横、纵向轨迹规划。 综合考虑换道性能指标，建立横向轨迹优化模型。 （3）自动驾驶车辆的换道轨迹跟踪控制 针对轨迹跟踪控制算法计算量大，鲁棒性差等问题，本文对横、纵向轨迹跟踪进 行解耦控制，从而降低计算量。采用实验的方法，制作油门/刹车标定表，通过双PID 控制器进行纵向轨迹跟踪控制；采用Ackermann公式设计控制函数，将滑模切换函数 替换为状态向量的第四个状态量，从而证明系统运动点到达滑模面以后，不受外界扰 动影响，具有较好的鲁棒性；通过李雅普诺夫函数证明了系统可以在有限时间内到达滑模面。 （4）高速行驶环境下两种换道场景的仿真验证 通过Matlab/Simulink分别与Prescan、Carsim联合仿真，对自动驾驶车辆的换道 轨迹规划与跟踪控制进行仿真验证。仿真结果表明，加入模型预测控制算法的五次多 项式轨迹规划方法可以有效的动态规划换道轨迹。

sheetJs+xlsx-style——前端实现导出excel表格——设置单元格背景色，居中，自动换行，宽度，百分数展示等

宝兰德BES9.5.2测试换金安装包，仅供学习。使用时由于授权限制，可以修改测试环境的系统时间，以达到测试学习的目的。

AI换脸是指利用基于深度学习和计算机视觉来替换或合成图像或视频中的人脸。可以将一个人的脸替换为另一个人的脸，或者将一个人的表情合成到另一个人的照片或视频中。算法常常被用在娱乐目上，例如在社交媒体上创建有趣的照片或视频，也有用于电影制作、特效制作、人脸编辑工具和虚拟现实。但也有可能被滥用，用于欺骗、虚假信息传播或隐私侵犯。 随着AI换脸技术的广泛应用，这也引起很多的关注和担忧，因为它可以用于制造虚假的视频内容，可能导致社会和政治问题。AI换脸技术也会引发法律和伦理问题，包括隐私问题和身份验证问题。滥用这些技术可能导致个人的声誉受损，也可能用于欺骗和诈骗。 AI换脸技术不断发展，变得越来越先进的同时，也有研究人员和技术公司努力开发检测和防御AI换脸的方法，以应对滥用和虚假信息传播的问题。 这里结合实现了一些常用的AI换脸技术，从人脸检测到人脸关键点检测，再到AI换脸，然后使用算法进行人脸修复和超分，以便大家更好的了解AI换脸这个智能算法，只能全面的理解才能做到更好的防范。