"基于LQR算法的自动驾驶控制：动力学跟踪误差模型的C++纯代码实现与路径跟踪仿真",自动驾驶控制-基于动力学跟踪误差模型LQR算法C++纯代码实现，百度apollo横向控制所用模型。 代码注释完整，可以自己看明白，也可以付费提供代码和算法原理讲解服务。 通过C++程序实现的路径跟踪仿真，可视化绘图需要安装matplotlibcpp库，已经提前安装好包含在头文件，同时需要安装Eigen库，文件内也含有安装教程。 可以自定义路径进行跟踪，只需有路径的X Y坐标即可，替下图中框框标出来的地方路径就可以了。 图片是双移线和一些自定义的路线仿真效果。 ,自动驾驶控制; LQR算法; C++纯代码实现; 动力学跟踪误差模型; 横向控制; 路径跟踪仿真; matplotlibcpp库; Eigen库; 自定义路径跟踪; 图片仿真效果,C++实现LQR算法的自动驾驶路径跟踪控制代码

基于facenet实现人脸检测识别和人脸相似性匹配 毕业设计完整代码 利用facenet实现检测图片中的人脸，将识别到的人脸向量存入数据库，此外利用post提交一个新图片 返回数据库中相似的人脸的信息.zip

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该数据集和完整代码主要实现《神经网络 | 基于多种神经网络模型的轴承故障检测》，适用于正在学习深度学习、神经网络以及计算机、机械自动化等相关专业的伙伴们。在轴承故障诊中，研究基于已知轴承状态的振动信号样本来分析数据并建立轴承故障诊断模型预测未知状态的振动信号样本并判断该样本属于哪种状态十分重要。 资源中的神经网络模型可能仍不够完善，大家可以继续修改完善，不断研究其他的内容。感谢大家的支持和交流，你们的支持也是我前进的十足动力！

ESP32与ADS1256的结合实现了一种高精度的数据采集系统。ESP32是一款流行的低成本、低功耗的微控制器，它集成了Wi-Fi和蓝牙功能，适用于物联网（IoT）项目。ADS1256是一款16位精度的模拟数字转换器（ADC），它能够提供极高的分辨率，通常用于精密测量应用。 在物联网和工业测量领域，对数据采集系统的精度要求越来越高。ESP32-ADS1256的组合可以在不牺牲精度的情况下，实现对环境或物理量变化的快速和准确响应。通过使用ESP32的串行通信接口与ADS1256进行通信，可以实现对模拟信号的高速采集，并通过ESP32的网络功能将采集的数据发送到远程服务器或云平台进行存储和分析。 ADS1256的高精度特性让它特别适合用于高分辨率的温度监测、压力测量、振动分析等应用。而ESP32的灵活性和可扩展性使得这个组合不仅仅局限于数据采集，还可以扩展为智能传感器节点，集成多种传感器数据，进行智能处理，并通过无线网络进行远程控制。 ESP32-ADS1256的应用可能包括智能农业监控系统，用以监测土壤湿度、温度和其他农作物生长的关键参数；工业过程控制，用以实时监测和控制生产线上各节点的参数；以及健康监护设备，用于长期监测人体的生理信号，如心率、血压等。 为了实现这一功能，ESP32-ADS1256-main代码提供了必要的硬件驱动程序和软件示例。用户可以通过阅读和理解这些代码来快速地搭建自己的数据采集系统。开发者可以根据自己的需求，修改和扩展这些代码，实现特定的数据处理算法和无线通信协议。 ESP32与ADS1256的结合提供了一种强大的硬件基础，能够满足当前市场对高精度数据采集的需求。ESP32的可编程性和ADS1256的高精度特性使得这套方案不仅适用于简单的数据记录，更能够实现复杂的智能分析和远程控制系统。

MetaR 此存储库显示了EMNLP 2019论文的源代码：。 在这项工作中，我们提出了一个元关系学习（MetaR）框架来进行KG中常见但具有挑战性的少发链接预测，即仅通过观察几个关联三元组来预测关系的新三元组。 运行实验 要求 的Python 3.6.7 PyTorch 1.0.1 tensorboardX 1.8 您还可以通过以下方式安装依赖项 pip install -r requirements.txt 数据集 我们使用NELL-One和Wiki-One来测试我们的MetaR，这些数据集最早是由xiong提出的。 原始数据集和预训练嵌入可以从下载。 您还可以从下载将数据集和预训练嵌入放在一起的zip文件。 请注意，所有这些文件都是由xiong提供的，我们只需在此处选择所需的文件即可。 准备 如果您使用的原始数据集和嵌入，这是一个准备步骤。 请注意，如果您使用我们从发布的数据

在IT行业中，软件兼容性和错误修复是至关重要的问题，尤其是对于专业网络设备模拟软件如华为ENSP（Enterprise Network Simulation Platform）来说。ENSP是一款强大的网络仿真工具，它允许用户模拟和测试华为的网络设备，包括路由器、交换机等，以进行网络设计、故障排除和学习。然而，在不同操作系统上安装和运行ENSP可能会遇到一些挑战，特别是在最新的Windows 10和Windows 11系统中。 标题提到的问题“华为ENSP在Win10和Win11上启动设备AR1失败，错误代码40 41”，这可能是由于软件与操作系统之间的兼容性问题或者驱动程序不匹配导致的。错误代码40和41通常与设备驱动初始化失败有关，意味着ENSP无法正确识别或加载所需的硬件模拟组件。 解决这个问题的第一步是确保你已经下载了适用于Windows 10和11的ENSP版本。华为定期更新其软件以支持新的操作系统，因此，使用最新版本的ENSP可以增加兼容性的可能性。此外，确保操作系统也是最新的，以获得最佳的驱动支持。 安装过程中，务必遵循官方提供的安装指南，注意安装顺序和必要的配置步骤。比如，可能需要先安装.NET Framework、VC++ Redistributable等依赖库，这些是ENSP正常运行所必需的组件。 如果错误仍然存在，可以尝试以下解决策略： 1. **更新或回滚驱动程序**：检查计算机的虚拟化驱动程序（例如Intel HAXM或AMD V），确保它们是最新的，并且已启用。有时，回滚到旧版本的驱动程序也可能解决问题。 2. **禁用Hyper-V**：Windows 10和11内置了Hyper-V虚拟化平台，有时这会与ENSP冲突。尝试在“控制面板”中禁用Hyper-V，然后重启电脑，看是否能解决问题。 3. **管理员权限**：以管理员身份运行ENSP，因为部分系统级操作可能需要更高的权限。 4. **系统还原**：如果之前ENSP能正常运行，但突然出现此问题，可以考虑执行系统还原至一个已知正常的状态。 5. **兼容模式**：尝试将ENSP设置为以兼容模式运行，选择与之前版本的Windows相兼容的模式。 6. **社区支持**：访问华为开发者论坛或其他相关社区，查找已有的解决方案或寻求其他用户的帮助。有时，社区中的经验分享和解决方案能提供宝贵的帮助。 压缩包中的“ensp套件”很可能包含了ENSP的安装程序和相关辅助文件，解压后按照安装指南进行操作。务必仔细阅读并遵循其中的步骤，以确保正确安装和配置。如果问题仍然无法解决，可能需要联系华为的技术支持获取更专业的协助。 解决ENSP在Win10和Win11上的兼容性问题需要耐心和细心，同时结合官方文档、社区资源以及不断试错，找到最适合的解决方案。通过以上方法，你应该能够克服错误代码40 41，顺利地在Windows 10和11上运行华为ENSP。

VBS（Visual Basic Scripting Edition）是微软推出的一种基于Visual Basic的脚本语言，常用于Windows系统的自动化任务和脚本编程。在这个特定的压缩包中，包含了一个名为"定时关机.vbs"的文件，这显然是一段用VBS编写的功能，即实现定时关机的脚本。 VBS脚本在Windows环境中可以通过WScript或CScript两种方式执行。这段代码的核心功能可能是通过调用Windows API来设置一个定时事件，当到达设定时间时，系统将自动执行关机操作。这涉及到Windows操作系统级别的编程，需要对系统API有一定了解。 在VBS中，可以使用`WScript.Shell`对象的`Run`方法来执行命令，例如`Shutdown.exe`，该命令用于控制系统的启动、关机、重启等操作。定时功能可能通过`WScript.Sleep`函数实现，它可以让脚本暂停指定的毫秒数。例如，如果希望在1小时后关机，可以先计算出1小时的毫秒数（3600000毫秒），然后调用`Sleep`函数。 ```vbscript Set WshShell = WScript.CreateObject("WScript.Shell") timeoutMilliseconds = 3600000 ' 1小时的毫秒数 WshShell.Run "shutdown /s /t " & timeoutMilliseconds, 1, False WScript.Sleep timeoutMilliseconds ``` 这段代码首先创建了`WScript.Shell`对象，然后设置了1小时后的关机延迟时间，并调用`Run`方法执行`shutdown`命令。参数`/s`表示关机，`/t`后面跟的是延迟时间（以秒为单位）。脚本会立即返回，而不是等待关机命令执行，这是因为`WScript.Sleep`在这里的作用是让脚本等待1小时，而不是延迟关机。 为了更安全地实现定时关机，通常还需要处理用户可能取消或提前执行关机的情况。这可能涉及到监听系统事件或者定期检查脚本是否应该继续运行。此外，为了让用户知道何时将发生关机，脚本可能还会添加弹窗提示或日志记录。 学习VBS脚本不仅可以帮助你理解这个定时关机的例子，还能让你掌握更多的系统自动化技能，如文件操作、网络请求、注册表读写等。VBS在Windows环境下的应用广泛，是系统管理员和自动化工程师的常用工具之一。如果你对编程感兴趣，了解并掌握VBS将有助于提升你的IT技能。

在本压缩包中，我们主要探讨的是几种不同的预测方法，包括插值拟合、灰色预测、回归分析、马尔可夫预测以及神经网络预测，并且这些方法被应用于对中国人口增长的预测。以下是对这些概念的详细说明： 1. **插值拟合**：插值是一种数学方法，用于找到一组数据点之间的函数关系，使得该函数在每个数据点上的值与实际值相匹配。在实际应用中，插值拟合常用于填补数据空缺或者估算未知数据点的值。常见的插值方法有线性插值、多项式插值（如拉格朗日插值和牛顿插值）和样条插值。 2. **灰色预测**：灰色预测是由灰色系统理论发展出的一种预测技术。它假设系统部分信息是已知的，但存在不确定性，即“灰色”。灰色预测模型（GM模型）通常基于有限的历史数据构建，通过生成差分序列来揭示数据的内在规律，然后进行预测。这种方法特别适用于处理非线性、小样本和不完全信息的问题。 3. **回归分析**：回归分析是统计学中的一个重要工具，用于研究两个或多个变量之间的关系，特别是一个因变量和一个或多个自变量之间的关系。通过构建回归模型，可以预测未来因变量的值。常见的回归模型有线性回归、多元回归、逻辑回归等，它们在预测人口增长时，可能会考虑人口增长率、出生率、死亡率等因素。 4. **马尔可夫预测**：马尔可夫预测，也称为马尔可夫链模型，基于马尔可夫假设，即系统未来状态只依赖于当前状态，而与过去状态无关。这种模型常用于时间序列预测，例如人口迁移、天气预报等。在人口增长预测中，马尔可夫链可以用来分析人口状态（如年龄结构、性别比例）的转移概率。 5. **神经网络预测**：神经网络是模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有强大的学习和泛化能力。在预测领域，如人口增长，可以通过训练神经网络来学习历史人口数据的模式，然后用学习到的模型对未来人口进行预测。常见的神经网络模型有前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。 这个压缩包中的程序源代码很可能是实现这些预测方法的实例，可以帮助我们理解并实践这些理论。通过对比不同预测方法的结果，我们可以评估哪种方法在预测中国人口增长上更准确、更有效。对于学习和研究数据分析及预测技术的人来说，这是一个非常有价值的资源。

《Java Smart系统——题库及试卷管理模块设计与开发》 在信息技术日益发达的今天，教育领域的信息化进程也在不断加速。Java Smart系统是基于Java技术实现的一款高效、易用的题库及试卷管理软件，其核心功能在于帮助教育机构或个人进行试题资源的存储、编辑、组织以及试卷的生成与管理。本系统不仅提供了完善的源代码，还有详细的项目说明，为开发者提供了深入学习和二次开发的宝贵资料。 一、系统架构与设计 Java Smart系统采用经典的MVC（Model-View-Controller）设计模式，将业务逻辑、数据模型和用户界面分离，提高系统的可维护性和可扩展性。后端使用Spring Boot框架，结合MyBatis进行持久层操作，前端使用Bootstrap和Vue.js等技术，实现响应式布局和动态交互。 二、题库管理 题库管理是系统的基础部分，它涵盖了题目的创建、编辑、删除和分类等功能。题目可以是选择题、填空题、判断题或简答题等多种类型，支持富文本编辑，方便添加详细的解析和答案。系统提供搜索和筛选功能，方便用户快速定位到所需题目。 三、试卷管理 试卷管理模块允许用户根据需求自定义试卷，支持设置难度等级、题型比例、总分和考试时间等参数。用户可以从题库中选择题目，通过拖拽和排序实现题目的排列。此外，系统还支持随机组卷，确保每次考试的题目组合不重复，增加考试的公平性。 四、权限与角色控制 系统引入了权限和角色的概念，不同角色拥有不同的操作权限。管理员可以管理所有题库和试卷，教师则可以创建和管理自己的试卷，学生则只能参加考试。这样的权限设计确保了数据的安全性和操作的合法性。 五、数据导入与导出 考虑到实际应用中可能需要与其它系统集成，Java Smart系统提供了数据导入和导出功能。用户可以将Excel或其他格式的题库数据导入系统，也可以将系统中的题库和试卷导出，方便备份和迁移。 六、项目说明文档 项目说明文档详细阐述了系统的开发背景、设计目标、技术选型以及具体实现过程，对于理解代码结构和功能有极大的帮助。同时，它还提供了运行环境配置、部署步骤和常见问题解答，使得初学者也能快速上手。 Java Smart系统是一个集题库管理、试卷生成、权限控制和数据交换于一体的全方位解决方案，对于提升教育信息化水平具有重要意义。通过深入研究和实践这套源代码，开发者不仅能提升Java编程技能，还能了解和掌握现代Web开发的最佳实践。