基于stm32实现的国标与欧标的电动汽车车载端协议转换的EVCC完整设计方案

实时欧拉视频放大 这是一个关于欧拉视频放大的程序该程序提供实时运动或彩色放大和频率分析还为视频提供运动或彩色放大该算法主要基于本文 平台和图书馆： 适用于 Linux 的 openCV2.4.2 适用于 Linux 的 Qt5.1.0

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matlab的欧拉方法代码 圈定种群周期的模型（在Matlab中） 该存储库包含Matlab代码，用于（大多数）描述旅居种群动态的ODE模型进行数值积分： predation文件夹中的捕食者-猎物模型。 这些包括Gilg等人的模型。 （2003）针对格陵兰岛特雷尔岛（Traill Island）和更简单变体的旅鼠种群。 图尔钦和巴茨利（Turchin＆Batzli，2001）的论文集中在阿拉斯加Point Barrow的解释波动之后， vegetation文件夹中的消费者-植物模型。 host-parasite模型。 注意尽管建模人员可以方便地在单独的模型中实现这些机制，但是当然不能保证它们在现实中不会全部相互作用。 它们之间可能会相互作用，也可能与舞台结构相互作用，这在这里的大多数模型中都被忽略了。 实用笔记 大部分代码最初是由FrédéricBarraquand（CNRS；然后在特罗姆瑟大学）于2011年至2014年编写的，是根据约翰·安德烈·亨登（特罗姆瑟大学）以前的特雷尔岛模型编写的代码。 我们最初考虑将这些用于尚未实现的出版物（尚未发布），因此公开发布。 我们对特雷尔岛模型的

用改进欧拉方法求 dy/dx = 2/3xy^(-2),x∈[0,1], y(0) = 1 的数值解（取h = 0.1），并将计算结果与准确解y = ∛(1+x^2 )进行比较：

SpinCalc 是一个整合的 matlab 函数，它将在包含的 4 种类型之间转换任何旋转数据。 还将在 2 种不同的欧拉角集类型之间进行转换。 可以输入多个方向。 对于N个方向： DCM ===> 3x3xN多维数组EA### ===> Nx3 矩阵欧拉向量 ===> Nx4 矩阵四元数 ===> Nx4 矩阵 输入包括错误检查标志，当欧拉角接近奇点或当适当的值偏离统一时，该标志将发出警告。 因不正确的 DCM 等而发出的致命错误。 *****注意用户***** 我有很多关于转换为欧拉角集的问题。 将数据转换为欧拉角时，您必须确保要平移的方向不接近奇点。 奇异欧拉集是无法按特定旋转顺序唯一转换为 3 个变量的方向。 单数集如下： 类型 1 转数：123 - 132 - 213 - 231 - 321 - 312 如果第二个旋转角度为 -90 或 90 度，则为单数。 类型 2

欧拉公式求长期率的matlab代码hydro_examples 各种流体力学技术的简单一维示例 这是一些简单的python代码（加上一些Fortran代码）的集合，这些代码演示了流体力学代码中使用的一些基本技术。 所有代码都是独立的-没有相互依赖关系。 这些代码与讲义一起位于： 并使用pyro2代码： advection/ advection.py ：具有多种限制器的一维二阶线性对流求解器。 fdadvect_implicit.py ：使用周期边界条件的一维一阶一阶隐式有限差分线性对流求解器。 fdadvect.py ：使用迎风微分的一维一阶显式有限差分线性对流求解器。 fv_mol.py ：一维线法二阶精确对流求解器。 Fortran/ ： advect.f90 ：二阶线性对流的Fortran实现。 此版本执行分段常数，分段线性和分段抛物线（PPM）重建。 basic-numerics orbit-converge.py （和orbit.py ）：演示了各种ODE积分方法对太阳绕地球旋转问题的收敛性。 burgers/ burgers.py ：不粘的Burgers方程的一维二阶求解器

向前欧拉法matlab代码 -Graduation-Thesis-Code 这个是自己的毕业论文中的代码，运动学的代码推导源自于Mathematica, 其实是可以写成递归的形式，以提高一些效率的，但是想知道末端执行器的具体符号表达式，所以在写运动学那块代码就显得很冗余。 研究的对象以UR5机械臂为例，采用了标准的DH方法建立了所有的运动学/动力学模型，不得不说的是，当初在编写动力学方程的时候，感受到了标准法的不便之处，不少论文给出的是改进的DH法建立的运动学模型，不过没去验证。但是在想，在使用Lagrange法建立的动力学模型去做控制，一个程序岂不是要跑很久很久？一开始也写的动力学方程，只不过不是递归形式下的，卡的令人无语。。。。Newton-Euler法建立的模型还是在实习期间学会的(感谢储工的指导)，不过对于matlab而言，还是感觉有些慢了（相对工业来说），不过对于自己的数值仿真而言，已经足够了。由于数值仿真效率缘故，如果使用了ODE求解器，会导致仿真跑好几个小时，当然，这么多的时间用来跑仿真了，而且占用自己计算机资源，未免太浪费，所以将原有的基于ODE仿真的代码删除了，都替换

欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

《程序员面试宝典》-欧立奇，第五版，修正了前四版近40处错误，解释了读者的一些问题，对程序员找工作很有帮助。