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dsp28335的在线升级(IAP),can总线,锁了2个dsp芯片总算联调成功了。 总体包括...

下位机的dsp上电由一次boot引导至flash,flash内根据cmd文件划分两个工程,分别二次引导程序(boot)和app程序;下位机的dsp上电由一次boot引导至flash,flash内根据cmd文件划分两个工程,分别二次引导程序(boot)和app程序;最近在搞DSP28335的远程升级方案,被CAN总线和双DSP联调折腾得够呛。dsp28335的在线升级(IAP),can总线,锁了2个

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#.net
用ABAQUS模拟大折展比折展结构:开启机械臂与机器人研究新视野

ABAQUS模拟大折展比折展结构,模型与钢丝灯罩类似,可用于大折展比机械臂、机器人研究中可参考公众号STEMer推文《大折展比钢丝结构》最近在研究大折展比折展结构,发现它和我们常见的钢丝灯罩模型极为相似,这东西在大折展比机械臂以及机器人的研究领域,那可有着相当重要的价值。今天就和大家唠唠用ABAQUS模拟这个结构的事儿。

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#机器人
官方yoloV5开源代码注释,基本每个文件夹和模块都有注释,非常详细。 自己写的注释,供学习参考使用

看着不断跳动的数字,仿佛能感受到神经网络在参数空间里蹦迪的节奏。这个变换矩阵会随机生成上下左右30度以内的旋转,配合HSV颜色抖动,让模型在虚拟世界里体验各种极端路况。直接扒开YOLOv5的代码仓库,迎面而来的utils文件夹里藏着不少好玩的工具。就像在背包里藏了把瑞士军刀,需要的时候随手就能掏出来用。官方yoloV5开源代码注释,基本每个文件夹和模块都有注释,非常详细。官方yoloV5开源代码注

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#iphone
STM32F系列兼容西门子S7 200 PLC源码开发:基于STM32F芯片与Keil MDK...

今天咱们就聊聊怎么用这颗芯片跑起西门子S7-200的PLC程序,直接拿STM32硬刚西门子祖传架构,这事儿听着刺激吧?移植过程中最坑的是保持寄存器的掉电保存,STM32的Flash写入次数有限,直接照搬西门子的存储策略会快速写废芯片。这段代码把PA0-PA7映射成PLC的I0.0-I0.7输入点,IPU模式(内部上拉)是重点,工业现场干扰大,上拉比浮空稳定得多。西门子PLC的IO地址是固定编码的,

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#elasticsearch
龙讯LT6911UXC/LT9611UXC:HDMI转MIPI的全能型芯片方案

LT6911UXC和LT9611UXC芯片凭借其强大的功能和灵活的配置,成为HDMI转MIPI应用中的佼佼者。无论是智能电视、车载显示系统还是工业显示设备,这两款芯片都能提供出色的性能和可靠性。对于开发者来说,龙讯半导体提供的丰富开发资源也大大降低了开发难度,缩短了开发周期。龙讯lt6911uxc,lt9611uxc资料,有源码固件,支持4k60,支持对接海思3519a和3559a,hdmi转mi

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#tomcat
基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理的全局优化求解

跑出来的电价曲线通常会呈现双峰特征——早高峰前和晚高峰后的电价洼地,这正是博弈均衡的精妙之处。有个反直觉的发现:当电网批发电价波动超过18%时,最优策略不是跟随涨价,而是逆向操作平抑波动,这可能是模型内置的风险对冲机制在起作用。这种主从博弈建模最妙的地方在于,它既不是"代理商说了算"也不是"车主占便宜",而是通过数学规划找到那个微妙的平衡点。另外,还进一步通过 Karush-KuhnTucker

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#百度云
移动机器人全覆盖路径规划:从算法到代码实现

移动机器人全覆盖路径规划代码基于深度优先搜索(DFS)算法,广度优先搜索(BFS)算法,生成覆盖树(STC)算法,最小生成树(MST)算法等等的全覆盖路径规划代码matlab Python版本在移动机器人领域,全覆盖路径规划是一个关键问题,它关乎机器人如何高效地遍历给定区域。今天咱们就来讲讲基于深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、生成覆盖树(STC)以及最小生成树(MST)算法的全覆盖

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#istio
飞剪测试程序:初学者的实用仿真模拟指南

在博图的OB1(组织块1,程序循环执行的地方)里,我们先定义一些关键变量。// 定义物料速度变量// 定义物料位置变量// 定义刀具启动标志这里用来记录物料的运动速度,单位可以是米每秒;记录物料当前位置;是个布尔变量,用来标志刀具是否该启动。

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#gpt-3
用蒙特卡洛算法在Matlab中模拟电动汽车充电负荷

在matlab中用蒙特卡洛算法对电动汽车充电负荷进行模拟,可自己修改电动汽车数量,复现。参考论文:基于V2G的电动汽车充放电优化调度策略有注释简单易懂,可随意调整参数。最近研究了一下在Matlab环境下,利用蒙特卡洛算法对电动汽车充电负荷进行模拟的实现,这个过程还挺有趣的,今天就来跟大家分享分享。蒙特卡洛算法简单来说,就是通过大量随机试验,利用随机事件出现的频率来估计我们想要的结果,在电动汽车充电

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#gpt-3
LBM三维两相流GPU并行计算。 1.可实时导出相饱和度曲线 2.粘度比可调,接触角可精确控制 3

这个atomicAdd操作相当于让每个线程在计算密度场时顺手投票,全局计数器phase_counter每1000步通过cudaMemcpyAsync异步传回主机端,配合Python的matplotlib就能画出动态曲线。把这些技术堆叠起来,模拟页岩油在压裂液驱动下的流动时,能看到明显的指进现象——水相像树根一样在复合材料中蜿蜒前进,而饱和度曲线实时跳动就像流体在显卡里跳踢踏舞。table可以通过C

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#yarn
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