revit模型 过程 教程
Carsim与Simulink联合仿真模型——AEB
Carsim与Simulink联合仿真模型——AEB提供cpar文件，simulink模型文件，模型搭建过程文档YID:5430669474837788 ......
CarSim2018.1 模型预测控制 第五章 双移线 MPC matlab2014a
CarSim2018.1 模型预测控制 第五章 双移线 MPC matlab2014aID:4222633082583889 ......
发动机逆模型 逆发动机模型
发动机逆模型 逆发动机模型根据发动机模型MAP图数据，得到发动机逆模型。以carsim 150kw的发动机为例。逆纵向动力学模型 逆发动机模型 自适应巡航 ACC红色*是原始数据点线性插值ID:6815636162568806 ......
七自由度车辆动力学模型 dugoff轮胎模型
七自由度车辆动力学模型 dugoff轮胎模型车身平民三自由度+四个车轮滚动自由度simulink模型+示意图公式说明文档YID:7612626111816527 ......
MATLAB 汽车模型 运动学仿真
MATLAB 汽车模型 运动学仿真请编写一个程序:以矩形框代表车辆的俯视图，模拟显示车辆正常行驶的过程，包括直行，左右转。ID:3922624880160300 ......
《花雕学AI》29：5秒钟就能为你的想法想出新点子？ChatGPT新点子指令模型告诉你怎么做
引言你有没有遇到过这样的情况，你想出了一个想法，但是不知道怎么扩展或改进它？你有没有想过有一个工具，可以帮你在短时间内为你的想法生成各种新的点子？如果你有这样的需求，那么你一定要了解ChatGPT。 ChatGPT是一个基于人工智能的文本生成器，它可以根据你的输入生成各种内容，包括想法。它有一个特殊 ......
matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行?
matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 YID:62100632809753171 ......
MATLAB代码：考虑能源集线器参的电热综合能源市场双层出清模型
MATLAB代码：考虑能源集线器参的电热综合能源市场双层出清模型关键词：综合能源 双层模型 能源集线器 市场出清 参考文档：《Participation of an Energy Hub in Electricity and Heat Distribution Markets: An MPEC Ap ......
MATLAB代码：考虑柔性负荷的综合能源系统日前优化调度模型
MATLAB代码：考虑柔性负荷的综合能源系统日前优化调度模型关键词：柔性负荷 需求响应 综合需求响应 日前优化调度 综合能源系统 参考文档：《考虑用户侧柔性负荷的社区综合能源系统日前优化调度》参考柔性负荷和基础模型部分；《考 虑 柔 性 负 荷 的 综 合 能 源 系 统 低 碳 经 济 优 化 调 ......
MATLAB代码：考虑能源集线器参的电热综合能源市场双层出清模型
MATLAB代码：考虑能源集线器参的电热综合能源市场双层出清模型关键词：综合能源 双层模型 能源集线器 市场出清 参考文档：《Participation of an Energy Hub in Electricity and Heat Distribution Markets: An MPEC Ap ......
SpringBoot 集成 Shiro 简单教程
1. 前言 Apache Shiro是一个功能强大且易于使用的Java安全框架，提供了认证，授权，加密，和会话管理。 Shiro有三大核心组件： Subject： 即当前用户，在权限管理的应用程序里往往需要知道谁能够操作什么，谁拥有操作该程序的权利，shiro中则需要通过Subject来提供基础的当 ......
最长上升子序列模型
最长上升子序列模型 怪盗基德的滑翔翼 假设城市中一共有$n$幢建筑排成一条线，每幢建筑的高度各不相同 初始时，怪盗基德可以在任何一幢建筑的顶端。 他可以选择一个方向逃跑，但是不能中途改变方向 怪盗基德只能从较高的建筑滑翔到较低的建筑 他希望尽可能多地经过不同建筑的顶部，这样可以减缓下降时的冲击力，减 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（六）DataLoader 的使用
DataLoader 将数据集（dataset）和采样器（sampler）组合在一起，并在给定数据集上提供迭代。 DataLoader 支持 map 式和 iterable 式的数据集，可进行单进程或多进程加载、自定义加载顺序和可选的自动批处理和内存固定。 先看下实例化一个 DataLoader 所 ......
Flask-Avatars插件教程
原文链接：https://flask-avatars.readthedocs.io/en/latest/ 我们经常在一些网站上看到，在用户没有自定义头像的情况下，会给每个用户都生成一个头像，这让网站显得更美观，那这个是怎么实现的呢？在Flask中有一个插件，叫做Flask-avatars，专门提供头 ......
Flask-Caching教程
原文链接：https://flask-caching.readthedocs.io/en/latest/ Flask-Caching是一个Flask扩展，增加了各种后端任何Flask应用程序缓存的支持。除了通过统一的 API为所有werkzeug的原始缓存后端提供支持外 ，还可以通过对类进行子fla ......
2023-05-03 线性模型与区间DP
线性模型与区间DP 1 线性模型 基本概念 这里的线性是指状态的排布是线性的 线性模型是动态规划中最常用的模型 一般的代码模型是： for(int i = 0; i < n; i++) { for(j = 0; j < i; j++) { // Todo: 更新dp的具体逻辑 } } 最典型的一个例 ......
vue学习 第十一天 CSS3新特性 ---- 新增选择器（1、属性选择器 2、结构伪类选择器 3、伪元素选择器） / CSS3盒子模型（border-box总体宽度不变）/ 图片模糊、宽度计算 / 过渡（transition）
CSS3 新特性 1、CSS3 现状 1） 新增的CSS3特性有兼容性问题，ie9+才支持 2） 移动端支持优于PC 端 3.）不断改进中，应用相对广泛 2、CSS3 新增选择器 CSS3给我们新增了选择器，可以更加便捷，更加自由的选择目标元素。 1）属性选择器 2）结构伪类选择器 3）伪元素选择器 ......
Flask中使用Celery教程
不管是使用什么编程语言，使用什么框架。在服务器上执行耗时操作，比如网络请求、视频转码、图片处理等。如果想实现快速响应客户端的需求，则必须使用任务队列。任务队列是一个单独的程序，和网站没有直接关系，任务队列提供了接口，能在网站中通过代码操作任务队列，比如：添加任务，查看任务结果等。今天我们来说一下在F ......
Vue2入门之超详细教程八-计算属性
1、简介 计算属性： 1.定义：要用的属性不存在，要通过已有的属性计算得来 2.原理：底层借助Object.defineproperty方法提供的getter和setter 3.Get函数什么时候执行？ (1) 初次读取时会执行一次 (2) 当依赖的数据发生改变时会被再次调用 4.优势：与metho ......
BootstrapBlazor组件保姆级教程
BootstrapBlazor 组件库保姆级使用教程 BootstrapBlazor组件库官网 https://www.blazor.zone/components BootstrapBlazor组件库github仓库地址 https://github.com/dotnetcore/Bootstra ......
记录一次C#在arm64的Ubuntu下安装使用selenium的过程
手头上有一台没用的安卓手机，想着安装Ubuntu当爬虫服务器用，安卓手机root后使用delopy安装启动Ubuntu系统这些前置过程就不谈了 重点谈怎么在ssh下安装使用selenium的过程 首先我们安装aptitude这个软件包管理库，这个库相对于apt功能，对软件的依赖处理更加优秀，且使用方 ......
COMP5310开发预测模型
COMP5310 Project Stage 2BDevelop and Evaluate Predictive ModelDue: 11:59pm on 14th of May 2023 (end of Week 11)Value: 15% of the unit This stage is us ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（五）torchvision 中的数据集的使用
torchvision 中的数据集使用 在torchvision.datasets模块中提供了许多内置的数据集。 内置的数据集有 CIFAR10、MNIST、COCO等，更多可进入 pytorch 官网查看。 所有内置的数据集都继承了 torch.utils.data.Dataset 类，并且实现了 ......
如何设计一个轻量化网络模型
要设计一个轻量化网络模型，并具备强大的特征提取与语义理解能力，可以采用以下策略： 使用较少的卷积层和全连接层，减少模型的参数数量和计算量； 使用卷积层进行特征提取，使用全局池化层进行特征整合； 加入注意力机制，提升模型的语义理解能力； 使用残差连接，增强模型的稳定性和泛化能力； 对模型进行轻量化的优 ......
pytorch模型降低计算成本和计算量
下面是如何使用PyTorch降低计算成本和计算量的一些方法： 压缩模型：使用模型压缩技术，如剪枝、量化和哈希等方法，来减小模型的大小和复杂度，从而降低计算量和运行成本。 分布式训练：使用多台机器进行分布式训练，可以将模型训练时间大大缩短，提高训练效率，同时还可以降低成本。 硬件加速：使用GPU或TP ......