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针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络模型。

以大平矿区实测数据作为样本,首先根据经验建立影响导水裂缝带高度的因素集,然后运用熵权-层次分析预测模型通过Matlab编程获得导水裂缝带高度的预测值及各影响因素的权重。该方法在一定程度上弥补了导水裂缝带高度观测资料的不足,修正了权值不均衡问题,评价结果优于单一层次分析法,为导水裂缝带高度的科学预测提供了一种有效的方法。

OpenScenario场景仿真结构思维导图， OpenScenario是 自动驾驶仿真软件carla推出来的场景仿真标准，可配合carla一起完成整套自动驾驶的闭环仿真过程，将场景搭建变成可编程化的方式。 可以模拟出自动驾驶真实环境中出现的各种各样的路况环境，例如：被动超车场景、跟车变道场景、换道场景等等。 该思维导图是我们两位自动驾驶仿真工程师耗时一个多月整理出来的。 倘若您具备Openscenario 场景编辑的基础，但是又觉得很多场景无法进行编辑复现，那么该思维导图将是您进行关键词查阅的极佳助手。 倘若您还没接触过Openscenario场景搭建，那么您可以用vscode打开我给您准备的follow_stop_and_run.xosc 这是跟车停止又加油前进的场景，对着这个场景内部的关键字，结合思维导图就能理解自动驾驶虚拟仿真原来是这么搭建出来的了。 倘若您还想动手实时观察场景搭建的效果，请您关注我们的另一个项目，OpenScenario场景仿真搭建。

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《计算机科学丛书：C++语言导学》作者是C++语言的设计者和最初实现者，写作本书的目的是让有经验的程序员快速了解C++现代语言。书中几乎介绍了C++语言的全部核心功能和重要的标准库组件，以很短的篇幅将C++语言的主要特性呈现给读者，并给出一些关键示例，让读者用很短的时间就能对现代C++的概貌有一个清晰的了解，尤其是关于面向对象编程和泛型编程的知识。本书没有涉及太多C++语言的细节，非常适合想熟悉C++语言最新特性的C/C++程序设计人员以及精通其他高级语言而想了解C++语言特性和优点的人员。

因为找我要的这个的人比较多，我又比较懒得一份份发了，自行下载，另外，这是我大二结课写的了，很多是根据老师讲的总结的，所以可能不是很全面，大家自行补充，见谅哈

xmind-8-update7-windows(思维导图安装包+序号) 不多说，个人整理，亲测可用。