笔者最近捣鼓Simulink,发现MATLAB的仿真模块真的十分强大,以前只是在命令窗口敲点代码,直到不小心敲入simulink,就一发不可收拾.话说simulink的模块化建模确实方便,只要拖拽框框然后双击设置属性就可以慢慢堆建自己的模型,这一点我很中意(*^__^*) . 最近在学习一些控制理论,发现倒立摆是个不错的学习平台,开始学习肯定需要机构上面的运动学及动力学建模,一直习惯Adams进行运动仿真,但Adams安装比较繁琐...便想利用MATLAB代替仿真,顺便学习了解下传说的simul…

有关代码及word文档请关注公众号“浮光倾云”,后台回复A010.02即可获取 一.单级倒立摆概述 倒立摆是处于倒置不稳定状态,人为控制使其处于动态平衡的一种摆,是一类典型的快速.多变量.非线性.强耦合.自然不稳定系统.由于在实际中存在很多类似的系统,因此对它的研究在理论上和方法上均有重要意义. 单级倒立摆系统(Simple Inverted Pendulum System)是由倒立摆和小车两部分组成.小车依靠直流电动机施加控制力,可以在导轨上左右移动,其控制目标是在有限长导轨上使倒立摆能够稳定…

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constant([1,2],[3,4]) 查看形状.类型.值 A.shape A.dtype A.numpy() 矩阵相加 tf.add(A,B) 矩阵相乘 tf.matmul(A,B) 自动求导机制  tf.G…

先插句广告,本人QQ522414928,不熟悉PID算法的可以一起交流学习,随时在线(PID资料再我的另一篇博客里) 倒立摆资料连接↓ https://www.cnblogs.com/LiuXinyu12378/p/11222614.html PID视频资料连接↓ https://www.cnblogs.com/LiuXinyu12378/p/11214174.html 我的其他博客里有我做过的东西展示 我的其他博客里有pid的资料 我的其他博客里还有倒立摆的资料 感谢大家对我这篇博客的支持!!…

原文:ArcGIS API for Silverlight 调用GP服务准备---GP模型建立.发布.测试 第一篇.GP降雨量等值线建模.发布及测试 在水利.气象等行业中,要在WebGIS中实现空间分析功能,如绘制等值线.等高线.等直面.缓冲区等都是经常遇到,经过一段时间的学习和研究,查阅ESRI文档,请教他人,终于可以说是初步实现了等值线功能,这里记录下来详细的操作步骤和图片说明,一方面是对此次努力的总结,另一方面希望也能给后来用到这方面的其他同志们,起个抛砖引玉的作用. 下一篇是关于Silv…

我做PID算法的背景和经历:本人之前电子信息科学与技术专业,对控制方向颇感兴趣,刚上大学时听到实验室老师说PID算法,那年在暑假集训准备全国电子设计竞赛,我正在练习做一个以前专科的题目,帆板角度控制系统,还不懂PID是个什么玩意,老师让我把PID加到这个题目里.当时给了一些电子版的一些教程,但是没看懂.......后来对四旋翼很感兴趣,想弄一架玩玩再亲自写程序做一架,买了PIX飞控玩了很久,自己也确实做了一个简单的飞控,我做的飞控只能简单飞起,没有啥创新功能...(这过程得有一年多,说来话长,因…

1.模型数据需求 意图: 手机号 密码 网关ID 打开该情景的命令 情景号 情景名 情景背景图 添加该意图时的 token值 主程序登陆共享数据 手机号 token值 2.操作逻辑 1.意图被唤起 获取当前意图中的手机 与 主机登陆的手机号 是否一致 一致: 当前主机登陆中的token值是否有效 有效: 获取主机登陆中的token值 在意图中 获取打开该情景的命令 发送命令 根据意图手机号获取一个意图持久化数据模型,判断该模型是否存在 存在: 更新该token 值到该模型 不存在: 保存该tok…

开始创建我们的第一个 Article 模型及其对应迁移文件了,我们在项目根目录运行如下 Artisan 命令一步到位: php artisan make:model Article -m -m 是 --migration 的缩写,告知 Artisan 在创建模型同时创建与之对应的迁移文件(我使用的是 Laradock 作为开发环境): 当然,还需要编辑默认生成的迁移文件: use Illuminate\Support\Facades\Schema; use Illuminate\Database…

Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow.Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计.调试.评估.应用和可视化 [1] . 在 TensorFlow 中,推荐使用 Keras( tf.keras )构建模型. Kera有两个非常重要的概念,模型(Model)和层(Layer). 层将各种计算流程和变量进行了封装 模型将各种层进行组织和连接,并封装成一个整体 Keras 模型以类的形式呈现,我们可以通过继承 tf…

[二分图带权匹配与最佳匹配] 什么是二分图的带权匹配?二分图的带权匹配就是求出一个匹配集合,使得集合中边的权值之和最大或最小.而二分图的最佳匹配则一定为完备匹配,在此基础上,才要求匹配的边权值之和最大或最小.二分图的带权匹配与最佳匹配不等价,也不互相包含. 我们可以使用KM算法实现求二分图的最佳匹配.方法我不再赘述,可以参考tianyi的讲解.KM算法可以实现为O(N^3). [KM算法的几种转化] KM算法是求最大权完备匹配,如果要求最小权完备匹配怎么办?方法很简单,只需将所有的边权值取其相反…