acceleration_cmd_closeloop = speed_pid_controller_.Control(speed_controller_input_limited, ts); debug->set_pid_saturation_status( speed_pid_controller_.IntegratorSaturationStatus()); if (enable_leadlag) { acceleration_cmd_closeloop = speed_leadlag_controller_.Control(acceleration_cmd_closeloop, ts); debug->set_leadlag_saturation_status( speed_leadlag_controller_.InnerstateSaturationStatus()); }

时间: 2024-01-18 20:02:29 浏览: 67
ZIP

pid控制器代码matlab-eBikeSpdController:eBike速度控制器设计和实现的源代码

这段代码对闭环加速度命令值进行控制计算。 首先，使用speed_pid_controller_.Control()函数计算出速度PID控制器的输出值，并将其赋值给acceleration_cmd_closeloop。该函数使用speed_controller_input_limited和时间间隔ts作为参数进行控制计算。 接下来，通过调用speed_pid_controller_.IntegratorSaturationStatus()获取速度PID控制器的积分饱和状态，并将其设置到debug变量的pid_saturation_status字段中，用于调试或记录。 然后，如果enable_leadlag为true，表示启用了Leadlag控制，将使用speed_leadlag_controller_.Control()函数对acceleration_cmd_closeloop进行进一步的控制计算。该函数使用acceleration_cmd_closeloop和时间间隔ts作为参数进行控制计算，并将结果重新赋值给acceleration_cmd_closeloop。 最后，通过调用speed_leadlag_controller_.InnerstateSaturationStatus()获取速度Leadlag控制器的内部状态饱和状态，并将其设置到debug变量的leadlag_saturation_status字段中，用于调试或记录。
阅读全文

相关推荐

rar

sensor-closeloop.rar_TMS320F28335_dsp28335 pid_dsp28335 pid控制_ds

基于DSP28335的无刷直流电机控制程序，在程序中应用到增量式PID
rar

zhiliudianji.rar_closed loop control_电动_直流调速系统

直流电动机闭环系统调速数字控制系统的设计

debug->set_station_error_limited(station_error_limited); debug->set_speed_offset(speed_offset); debug->set_speed_controller_input_limited(speed_controller_input_limited); debug->set_acceleration_cmd(acceleration_cmd); debug->set_throttle_cmd(throttle_cmd); debug->set_brake_cmd(brake_cmd); debug->set_acceleration_lookup(acceleration_lookup); debug->set_acceleration_lookup_limit(acceleration_lookup_limit); debug->set_speed_lookup(chassis_->speed_mps()); debug->set_calibration_value(calibration_value); debug->set_acceleration_cmd_closeloop(acceleration_cmd_closeloop);

- speed_controller_input_limited的值赋给speed_controller_input_limited属性。 - acceleration_cmd的值赋给acceleration_cmd属性。 - throttle_cmd的值赋给throttle_cmd属性。 - brake_cmd的值赋给brake_cmd属性...

if (FLAGS_enable_csv_debug && speed_log_file_ != nullptr) { fprintf(speed_log_file_, "%.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f," "%.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %.6f, %d,\r\n", debug->station_reference(), debug->station_error(), station_error_limited, debug->preview_station_error(), debug->speed_reference(), debug->speed_error(), speed_controller_input_limited, debug->preview_speed_reference(), debug->preview_speed_error(), debug->preview_acceleration_reference(), acceleration_cmd_closeloop, acceleration_cmd, debug->acceleration_lookup(), debug->acceleration_lookup_limit(), debug->speed_lookup(), calibration_value, throttle_cmd, brake_cmd, debug->is_full_stop()); }

- acceleration_cmd_closeloop - acceleration_cmd - debug->acceleration_lookup() - debug->acceleration_lookup_limit() - debug->speed_lookup() - calibration_value - throttle_cmd - brake_cmd - debug->is_...

double acceleration_lookup_limited = vehicle_param_.max_acceleration() + FLAGS_enable_slope_offset * debug->slope_offset_compensation();

这段代码定义了一个名为acceleration_lookup_limited的变量，它的值是vehicle_param_.max_acceleration()加上一个偏移量。 vehicle_param_.max_acceleration()可能是车辆的最大加速度限制，表示车辆在加速时可以...
rar

ADXL-acceleration-sensor(MSP430F135).rar_ADXL_acceleration_计步_计步

ADXL重力加速度传感器实现计步器程序(利用MSP430F135实现)

这段代码npc_speed = npc_speeds[i] npc_acceleration = npc_accelerations[i] physics_control = blueprint.get_physics_control() physics_control.max_speed = npc_speed / 3.6 # convert km/h to m/s physics_control.max_acceleration = npc_acceleration blueprint.set_physics_control(physics_control)报错AttributeError: 'ActorBlueprint' object has no attribute 'get_physics_control'

这个错误是因为ActorBlueprint类没有get_physics_control方法，导致调用该方法时出现了属性错误。你需要检查一下代码，确认是否正确地导入了相关类，并且该类中是否真的有这个方法。如果没有该方法，你需要查找...

优化代码，GPU加速 def temp_condtion(df, temp_upper, temp_low): return ((df['max_temp']<=temp_upper) & (df['min_temp']>=temp_low)) def soc_condtion(df, soc_upper, soc_low): return ((df['bat_module_soc_00']<=temp_upper) & (df['bat_module_soc_00']>=temp_low)) def current_condtion(df, min_curr, batt_state): if batt_state=='charge': return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']>=0) elif batt_state=="discharge": return (df['bat_module_current_00'].abs()>=min_curr) & (df['bat_module_current_00']<=0 # 板端运行逻辑 data = {'realtime':[], 'cell_volt':[], 'total_current':[]} index = [] # (total_current[j]<=0) for i in tqdm(df.index[temp_condtion(df, temp_upper, temp_low) & soc_condtion(df, soc_upper, soc_low) & current_condtion(df, min_curr, 'discharge')]: n = 0 k = i while (n <= data_point) & (i <= len(df)-100): idx_list = [] idx_list.append(i) for j in np.arange(i+1, len(df)): if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break elif (df['max_temp'].iloc[j]<=temp_upper) & (df['min_temp'].iloc[j]>=temp_low) & \ (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]>=soc_low) & (df['bat_module_soc_00'].iloc[j]<=soc_upper) & \ ((sendtime[j]-sendtime[i]).total_seconds()>=sample_interval) & \ ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()<=time_interval) & \ (np.abs(total_current[j]-total_current[i])>=curr_interval) & (np.abs(soc[j]-soc[i])<=soc_interval) & \ (np.abs(total_current[j])>=min_curr): n+=1 idx_list.append(j) i = j if ((sendtime.iloc[j]-sendtime.iloc[k]).total_seconds()>=time_interval): break if len(idx_list) >= data_point: print(idx_list) index.append(idx_list)

There are a few ways to optimize this code and potentially utilize GPU acceleration: 1. Use Numba: Numba is a just-in-time compiler for Python that can compile Python code to run on GPUs. This can ...

def calculate_magnitude(acceleration): # 计算加速度向量的模 return math.sqrt(sum([a * a for a in acceleration])) def count_steps(acceleration_data, threshold): steps = 0 is_peak = False for i in range(1, len(acceleration_data) - 1): # 计算当前时间点的加速度向量模 current_magnitude = calculate_magnitude(acceleration_data[i]) # 检查是否为峰值 if (acceleration_data[i][1] > acceleration_data[i-1][1] and acceleration_data[i][1] > acceleration_data[i+1][1] and current_magnitude > threshold): # 确保在峰值之后的一小段时间内不再计数 is_peak = True if is_peak and current_magnitude < threshold: is_peak = False steps += 1

函数接受两个参数：acceleration_data 是一个二维列表，包含了加速度传感器数据的历史记录；threshold 是一个浮点数，表示触发步数计数的加速度阈值。 函数首先定义了一个名为 calculate_magnitude 的辅助函数，...

retime_trajectory( self, ref_state_in, traj_in, velocity_scaling_factor=1.0, acceleration_scaling_factor=1.0, algorithm="iterative_time_parameterization",

- acceleration_scaling_factor：加速度缩放因子。在重新分配时间时，会根据这个参数对加速度进行缩放。类型为float。 - algorithm：时间分配算法。可以选择使用iterative_time_parameterization（迭代时间...

function [state, Y] = Interpolate(Enable,params,TV,t) %% input % Tavd = [Tj1 Ta-2*Tj1 Tj1 Tv Tj2 Td-2*Tj2 Tj2]; Tj1=TV(1); Ta=2*Tj1+TV(2); Tv=TV(4); Tj2=TV(5); Td=2*Tj2+TV(6); T=sum(TV); % params = [g_vs, g_ve, S, g_Jconst, g_Amax, g_Vmax]; vs = params(1); ve = params(2); Jmax = params(4); ac_Amaxa = Jmax*Tj1; ac_Amaxd = -Jmax*Tj2; ac_Vmax = vs + (Ta-Tj1)*(ac_Amaxa); v_lim = ac_Vmax; a_lima = ac_Amaxa; a_limd = ac_Amaxd; j_lim = Jmax; q0=0; q1=params(3); s = 0; state = 0; if Enable == 1 %% Phase 1: acceleration period %% a) increasing acceleration if t < Tj1 s = q0 + vs*t + j_lim*t*t*t/6; v= vs + j_lim*t*t/2; a= j_lim*t; j= j_lim; end %% b) constant acceleration if t >= Tj1 && t < (Ta-Tj1) s = q0 + vs*t + a_lima*(3*t*t-3*Tj1*t+Tj1*Tj1)/6; v = vs + a_lima*(t-Tj1/2); a = a_lima; j= 0; end %% c) decreasing acceleration if t >= (Ta-Tj1) && t < Ta s = q0 + (v_lim + vs)*Ta/2 - v_lim*(Ta-t) + j_lim*(Ta-t)*(Ta-t)*(Ta-t)/6; v= v_lim - j_lim*(Ta-t)*(Ta-t)/2; a = j_lim*(Ta-t); j= -j_lim; end %% Phase 2: constant velocity period if t >= Ta && t < (Ta+Tv) s = q0 + (v_lim + vs)*Ta/2 + v_lim*(t-Ta); v = v_lim; a = 0; j = 0; end %% Phase 3: deceleration period %% a) decreasing acceleration if t >= (T-Td) && t < (T-Td+Tj2) s = q1 - (v_lim + ve)*Td/2 + v_lim*(t-T+Td) - j_lim*(t-T+Td)*(t-T+Td)*(t-T+Td)/6; v= v_lim - j_lim*(t-T+Td)*(t-T+Td)/2; a = -j_lim*(t-T+Td); j = -j_lim; end %% b) constant acceleration if t >= (T-Td+Tj2) && t < (T-Tj2) s = q1 - (v_lim + ve)*Td/2 + v_lim*(t-T+Td) + a_limd/6*(3*(t-T+Td)*(t-T+Td)-3*Tj2*(t-T+Td)+Tj2*Tj2); v = v_lim + a_limd*(t-T+Td-Tj2/2); a = a_limd; j = 0; end %% c) increasing acceleration if t >= (T-Tj2) && t<T s = q1 - ve*(T-t) - j_lim/6*(T-t)*(T-t)*(T-t); v= ve + j_lim*(T-t)*(T-t)/2; a = -j_lim*(T-t); j = j_lim; end if t>T s = q1; % Y = [s v a j]; state = 2 ; end Y = s; else %% Output state =0; Y = 0; end end 上述代码中Tj1 Ta T Tv Td Tj2 vs ve Jmax ac_Amaxa ac_Amaxd ac_Vmax v_lim a_lima a_limd j_lim q0 q1 s state Enable state function [state, Y] = Interpolate(Enable,params,TV,t)分别表示什么意思

上述代码中的变量含义如下： - Tj1: 第一个阶段加速时间 - Ta: 加速和减速过程中的持续时间 - Tv: 匀速阶段的持续时间 - Tj2: 第二个阶段减速时间 - Td: 减速过程的持续时间 - T: 总时间，等于Tj1 + Ta + Tv + Tj2 ...

train_dataset = MRIDataset(fixed_train_set, acceleration=acc, center_fraction=cen_fract,

我可以回答这个问题。train_dataset是一个MRIDataset类的实例，它使用fixed_train_set作为数据集，同时使用加速度(acc)和中心分数(cen_fract)进行加速MRI图像的重建。

veh_version=2002; % version of ADVISOR for which the file was generated veh_proprietary=0; % 0=> non-proprietary, 1=> proprietary, do not distribute veh_validation=0; % 0=> no validation, 1=> data agrees with source data,

2=> data matches source data except for minor deviation(s) veh_description='Sample vehicle file for ADVISOR'; % one line description of the vehicle veh_mfr='Generic'; % manufacturer's name veh_model='...

def crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical): K_o = R_o ** 2 / range_z K_i = R_i ** 2 / range_z for z in range(range_z): r_o = np.sqrt(z * K_o) data_layer = data_crop[:, :, z] d_o = np.sqrt(x_o ** 2 + y_o ** 2) d_i = np.sqrt(x_i ** 2 + y_i ** 2) if z < z_critical: r_i = 0 else: r_i = np.sqrt(z * K_i) data_crop[:, :, z] = np.where((d_o > r_o) | (d_i <= r_i), 0, data_layer) return data_crop data_crop = data[:, :, :400] print(file_path) # np.savetxt('reshape_data.txt', data_crop, delimiter=',') range_x, range_y, range_z = data_crop.shape x, y = np.meshgrid(np.arange(range_x), np.arange(range_y)) # np.savetxt('reshape_data.txt', x, delimiter=' ', fmt="%i") x_o = x - range_x / 2 y_o = y - range_y / 2 x_i = x - dx y_i = y - dy z_critical = 50 R_o = 550 R_i = 200 data_crop = crop_pointcloud(data_crop, x_o, y_o, x_i, y_i, R_o, R_i, z_critical) data_crop = data_crop[:, :, 10:] C++ Eigen::Tensor

The library is designed to be fast and efficient, and provides support for both CPU and GPU acceleration. Eigen::Tensor is particularly useful for machine learning applications, where tensors are ...

根据下面的Python代码编写对应的订阅这代码#!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8 import rospy from quadrotor_msgs.msg import PositionCommand from nav_msgs.msg import Odometry from sensor_msgs.msg import Joy from mavros_msgs.msg import AttitudeTarget from tf.transformations import euler_from_quaternion import math rospy.init_node('traj_pub') local_pos_pub3 = rospy.Publisher('/position_cmd', PositionCommand, queue_size=10) poscom = PositionCommand() rate = rospy.Rate(20.0) i = 0 while not rospy.is_shutdown(): poscom.header.stamp = rospy.Time.now() poscom.header.frame_id = "world" poscom.position.x = 2.5 * math.sin(math.pi * i / 400) poscom.position.y = 5 * math.sin(math.pi * i / 800) poscom.position.z = 2 poscom.velocity.x = 0 poscom.velocity.y = 0 poscom.velocity.z = 0 poscom.acceleration.x = 0 poscom.acceleration.y = 0 poscom.acceleration.z = 0 poscom.yaw = 0 poscom.yaw_dot = 0 poscom.jerk.x = 0 poscom.jerk.y = 0 poscom.jerk.z = 0 local_pos_pub3.publish(poscom) rate.sleep() i += 1

好的，根据您的要求，以下是一段Python代码，用于订阅quadrotor机器人的Odometry话题和Joy话题： python import rospy from nav_msgs.msg import Odometry from sensor_msgs.msg import Joy ...

将C++#include <ros/ros.h> #include <ros/package.h> #include <quadrotor_msgs/PositionCommand.h> #include #include <sensor_msgs/Joy.h> #include<mavros_msgs/AttitudeTarget.h> #include <tf/tf.h> #include <math.h> using namespace std; int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "traj_pub"); //##节点名traj_pub ros::NodeHandle nh; // ros::Publisher local_pos_pub3 = nh.advertise<quadrotor_msgs::PositionCommand> ("/position_cmd", 10); //##话题名字为/——position_cmd 10为缓存长度 quadrotor_msgs::PositionCommand poscom; //ros::Publisher local_pos_pub3 = nh.advertise<mavros_msgs::AttitudeTarget> // ("/mavros/setpoint_raw/attitude", 10); //mavros_msgs::AttitudeTarget msg; ros::Rate rate(20.0); //##循环频率20 int i = 0; while(ros::ok()) { poscom.position.x = 2.5*sin(M_PI*i/400); poscom.position.y = 5*sin(M_PI*i/800); poscom.position.z = 2; poscom.velocity.x = 0; poscom.velocity.y = 0; poscom.velocity.z = 0; poscom.acceleration.x = 0; poscom.acceleration.y = 0; poscom.acceleration.z = 0; poscom.yaw = 0; poscom.jerk.x=0; poscom.jerk.y=0; poscom.jerk.z=0; local_pos_pub3.publish(poscom); // tf::Quaternion q = tf::createQuaternionFromRPY(0, 0, 0.5); // msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE || msg.IGNORE_PITCH_RATE || msg.IGNORE_YAW_RATE; // msg.orientation.x = q.x(); // msg.orientation.y = q.y(); // msg.orientation.z = q.z(); // msg.orientation.w = q.w(); // msg.thrust = 0.75; // local_pos_pub3.publish(msg); ros::spinOnce(); rate.sleep(); i++; } } 转成pyrhon

local_pos_pub3 = rospy.Publisher('/position_cmd', PositionCommand, queue_size=10) poscom = PositionCommand() rate = rospy.Rate(20.0) i = 0 while not rospy.is_shutdown(): poscom.position.x = 2.5 * ...

void UpdateDbMainInput(void) { #if (DB_TYPE != DB_IBC) /* read chassinf info 阅读追逐信息 */ if (IsChassinfFunctionEnable(CHASSINF_RB) != FALSE) { DbIn.u.Flg.DbEnabled_b1 = TRUE; } else { DbIn.u.Flg.DbEnabled_b1 = FALSE; } /* read roller bench mode status读取滚轮工作台模式状态 */ DbIn.u.Flg.RollerBenchAct_b1 = IsRollerBenchModeActive(); /* read main circuit pressure 读取主回路压力 */ if (IsInputValid(INPUT_VALID_BRAKE_PRESSURE) == TRUE) { DbIn.u.Flg.McPressVal_b1 = TRUE; DbIn.McPress_s16 = GetMcpFiltered(); DbIn.McPressGrad_s16 = GetMcpDot(); } else { DbIn.u.Flg.McPressVal_b1 = FALSE; DbIn.McPress_s16 = 0; DbIn.McPressGrad_s16 = 0; } /* get brake activity of any other performance subsystem 获取任何其他性能子系统的制动活动 */ DbIn.u.Flg.OthPerfAct_b1 = IsBrakeControlArbitratorActive(); /* read vehicle speed and acceleration 读取车速和加速度 */ DbIn.VehSpd_s16 = GetZeroSlipVehicleVelocity(); DbIn.VehAcc_s16 = GetVehicleAccel(); /* get actual inclination 获得实际倾斜度 */ DbIn.HillAccAbs_s16 = ABS(GetHillAccelFilt()); /* calculate inclination dependent hold pressure 计算倾斜相关的保持压力 */ DbIn.HoldPress_s16 = (S16)((((((((((((S32)DbIn.HillAccAbs_s16 * ((GetTireSize(FRONT_AXLE) + GetTireSize(REAR_AXLE) ) / AXLE_MAX ) ) / METER ) * TORQUE_PRESSURE_CONV_SF ) / VEH_ACCEL_RES ) * PI_SCALE_FACTOR ) / (S32)(2 * PI * PI_SCALE_FACTOR) ) * GetChassinfVehicleMass() ) / KILOGRAM ) * BAR ) / WHEEL_MAX ) / ((GetBrakeTorqueFactor(FRONT_AXLE) + GetBrakeTorqueFactor(REAR_AXLE) ) / AXLE_MAX ) );这段代码什么意思，有什么作用

这段代码是一个名为 "UpdateDbMainInput" 的函数，用于更新主要输入DB的数值。该函数包括以下步骤： 1. 判断底盘追逐信息功能是否启用，若启用则将DbEnabled_b1标志位置为TRUE，否则为FALSE。 ...
zip

Java-美妆神域_3rm1m18i_221-wx.zip

Java-美妆神域_3rm1m18i_221-wx.zip
uvproj

51单片机的温度监测与控制（温控风扇）

51单片机的温度监测与控制（温控风扇）

最新推荐

recommend-type

Using_FFmpeg_with_NVIDIA_GPU_Hardware_Acceleration.pdf

使用FFmpeg与NVIDIA GPU硬件加速器 本文档旨在介绍如何使用FFmpeg与NVIDIA GPU硬件加速器，实现视频转码和解码的加速。FFmpeg是一个开源的多媒体处理工具，可以用于视频和音频的处理，而NVIDIA GPU硬件加速器则可以...
recommend-type

Java-美妆神域_3rm1m18i_221-wx.zip

Java-美妆神域_3rm1m18i_221-wx.zip
recommend-type

51单片机的温度监测与控制（温控风扇）

51单片机的温度监测与控制（温控风扇）
recommend-type

JavaScript实现的高效pomodoro时钟教程

资源摘要信息:"JavaScript中的pomodoroo时钟" 知识点1：什么是番茄工作法 番茄工作法是一种时间管理技术，它是由弗朗西斯科·西里洛于1980年代末发明的。该技术使用一个定时器来将工作分解为25分钟的块，这些时间块之间短暂休息。每个时间块被称为一个“番茄”，因此得名“番茄工作法”。该技术旨在帮助人们通过短暂的休息来提高集中力和生产力。 知识点2：JavaScript是什么 JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，它是网页开发中最主要的技术之一。JavaScript主要用于网页中的前端脚本编写，可以实现用户与浏览器内容的交云互动，也可以用于服务器端编程(Node.js)。JavaScript是一种轻量级的编程语言，被设计为易于学习，但功能强大。 知识点3：使用JavaScript实现番茄钟的原理 在使用JavaScript实现番茄钟的过程中，我们需要用到JavaScript的计时器功能。JavaScript提供了两种计时器方法，分别是setTimeout和setInterval。setTimeout用于在指定的时间后执行一次代码块，而setInterval则用于每隔一定的时间重复执行代码块。在实现番茄钟时，我们可以使用setInterval来模拟每25分钟的“番茄时间”，使用setTimeout来控制每25分钟后的休息时间。 知识点4：如何在JavaScript中设置和重置时间 在JavaScript中，我们可以使用Date对象来获取和设置时间。Date对象允许我们获取当前的日期和时间，也可以让我们创建自己的日期和时间。我们可以通过new Date()创建一个新的日期对象，并使用Date对象提供的各种方法，如getHours(), getMinutes(), setHours(), setMinutes()等，来获取和设置时间。在实现番茄钟的过程中，我们可以通过获取当前时间，然后加上25分钟，来设置下一个番茄时间。同样，我们也可以通过获取当前时间，然后减去25分钟，来重置上一个番茄时间。 知识点5：实现pomodoro-clock的基本步骤 首先，我们需要创建一个定时器，用于模拟25分钟的工作时间。然后，我们需要在25分钟结束后提醒用户停止工作，并开始短暂的休息。接着，我们需要为用户的休息时间设置另一个定时器。在用户休息结束后，我们需要重置定时器，开始下一个工作周期。在这个过程中，我们需要为每个定时器设置相应的回调函数，以处理定时器触发时需要执行的操作。 知识点6：使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势 使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势在于JavaScript的轻量级和易学性。JavaScript作为前端开发的主要语言，几乎所有的现代浏览器都支持JavaScript。因此，我们可以很容易地在网页中实现pomodoro-clock，用户只需要打开网页即可使用。此外，JavaScript的灵活性也使得我们可以根据需要自定义pomodoro-clock的各种参数，如工作时间长度、休息时间长度等。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【WebLogic客户端兼容性提升秘籍】：一站式解决方案与实战案例

![WebLogic](https://docs.oracle.com/cd/F28299_01/pt857pbr3/eng/pt/tsvt/img/ia2cf27cn-7b68.png) # 摘要 WebLogic作为一款广泛使用的中间件产品，其客户端兼容性对于企业应用至关重要。本文从基本概念出发，系统地介绍了WebLogic的架构、组件以及兼容性问题的分类和影响。通过深入分析兼容性测试方法和诊断分析技术，探讨了如何有效地识别和解决客户端兼容性问题。进一步，本文提出了提升兼容性的策略，包括代码层面的设计、配置管理、补丁升级以及快速响应流程。最后，结合实战案例，本文详细说明了解决方案的实施过
recommend-type

使用jupyter读取文件“近5年考试人数.csv”，绘制近5年高考及考研人数发展趋势图，数据如下（单位：万人）。

在Jupyter Notebook中读取CSV文件并绘制图表，通常需要几个步骤： 1. 首先，你需要导入必要的库，如pandas用于数据处理，matplotlib或seaborn用于数据可视化。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件： ```python df = pd.read_csv('近5年考试人数.csv') ``` 3. 确保数据已经按照年份排序，如果需要的话，可以添加这一行： ```python df = df.sor
recommend-type

CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率

![数字信号处理全攻略：掌握15个关键技巧，提升你的处理效率](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ea0cc949288a77f9bc8dde5da6514979.png) # 摘要 数字信号处理作为信息科技领域的重要分支，涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容。本文首先介绍了数字信号处理的基础知识，包括基本概念、时域与频域分析、以及核心算法和理论框架。接着，详细探讨了实现信号采样和量化、滤波器设计、以及信号增强和重建实践技巧。文章进一步深入到高级应用，包括信号压缩技术、多维信号处理，以及人工智能技术在信号处理中的集成。最后，本文评述了数字信号处理