主程序#include <opencv2/highgui.hpp>#include "Yolo.h"using namespace cv;void runningYoloV3();void runningYoloV4();int main(int argc, char** argv){runningYoloV3();//runningYoloV4();return 0;}void ru

语音合成&语音识别用微软语音合成功能生成xiaoxiao的语音。用Whisper离线识别合成的语音输出srt字幕。一、语音合成参考这个网址：https://www.bilibili.com/read/cv19064633合成的音频：晓晓朗读-温柔二、Whisper 语音识别下载模型后放入程序目录下：请注意，主要示例目前仅使用 16 位 WAV 文件运行，因此请确保在运行该工具之前转换您的输

策略迭代算法和价值迭代算法为什么可以得到理论上的最优解，在实际问题中使用价值有限？无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(Monte Carlo)方法是一种基于样本的强化学习算法，它通过执行和学习代理（也就是我们编程的AI）环境交互的样本路径来学习。它不需要初始知识的模型，只依赖样本结果。蒙特卡洛算法主要用于求解策略估计和控制问题。对于复杂的问题，通过采样方法，我们可以获得近似解。这就是为什么蒙特卡洛

推理截图推理测试源码：main主程序：#include "yolo.h"#include <iostream>#include<opencv2//opencv.hpp>#include<math.h>using namespace std;using namespace cv;using namespace dnn;...

JSP（Job Shop Scheduling Problem）是一种经典的组合优化问题，它的目标是在一组机器上安排一组工件的加工顺序，使得完成所有工件所需的最短时间（Cmax）最小。JSP 是一个 NP-hard 问题，即没有已知的多项式时间的算法可以找到最优解，因此需要使用一些启发式或近似的方法来求解。强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种模拟智能体与环境的交互

方框图伪代码核心代码：//本章的两个功能集中在计算力矩控制器的使用上//计算力矩控制//thetalist :关节位置n维矢量//dthetalist: 关节速率n维矢量// eint: 关节误差的时间积分的 n 维向量//g: 重力矢量//Mlist: 在home位置时连杆坐标系{i}相对于{i−1}位姿矩阵列表。//Glist: 连杆的空间惯量矩阵Gi...

在这个演示中，我们展示了一个简单的演示机器人，包含从发布关节状态到发布虚假激光数据再到在 RViz 中可视化机器人模型的所有组件。启动演示我们假设您的 ROS 2 安装目录为~/ros2_ws。请根据您的平台更改目录。要启动演示，我们执行演示启动文件，我们将在下一节中详细解释。源码构建:mkdir -p ~/ros2_ws/srccd ~/ros2_ws/srcgit clone -b...

图像分割算法grabcut

，场景动画一、动画脚本分析（以机器人1为例说明），定义了以下函数：路径可视化（输入关节空间路径点，通过设置关节位置，读取末端位置得到相邻关节配置的末端路径段，添加到绘图对象以显示路径）获取关节配置差异值（在处理旋转关节时，考虑到了周期性，将关节差异限制在[-pi，pi]范围内）应用关节位置（根据关节位置数组设置各关节的目标关节位置）生成路径长度表（获取从起始关节配置到第i个关节配置的加权距离 数组

时间缩放通过灵活调整运动速度，显著提升了工业机器人的效率与适应性，其核心在于平衡速度、精度与系统约束。随着实时优化算法与自适应控制的发展，该技术将在智能制造中发挥更大作用。