IDEA远程debug jpda

时间: 2023-08-08 10:11:48 浏览: 31
在使用IDEA进行远程调试时，需要确保远程服务器的代码支持远程调试。为了实现这一点，需要在启动时加上特定的JVM参数。这些参数包括：-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,suspend=n,server=y,address=${debug_port}。其中，${debug_port}是调试端口号，可以根据需要进行配置。\[1\] 然而，有时候在使用公司内部的自动化部署平台NDP进行应用部署时，可能会遇到一些问题。该平台声称支持远程调试，只需要在配置页面中设置调试端口号，并重新发布应用即可。但实际上，我在使用NDP时遇到了一个问题。在NDP发布的应用的JVM参数列表中，与远程调试相关的参数是：-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,suspend=n,server=y,address=127.0.0.1:5555。这导致我无法通过5555端口连接到远程调试。\[2\] 需要注意的是，在JVM架构中，调试功能本身并不存在于JVM内部，而是通过外部工具实现的。这些调试工具可以在JVM本地或远程运行。这种设计方式实现了解耦和模块化的架构。\[3\] 综上所述，如果你想在IDEA中进行远程调试，你需要确保远程服务器的代码支持远程调试，并在启动时加上特定的JVM参数。同时，需要注意NDP平台可能存在的配置问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [使用Intellij IDEA远程debug服务器Java代码](https://blog.csdn.net/lovedingd/article/details/126413664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [使用Idea进行java应用的远程调试（Remote debugging）](https://blog.csdn.net/baidu_41632451/article/details/99467731)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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JPDA算法Matlab代码

采用JPDA数据关联算法实现两个个匀速运动目标的点迹与航迹的关联。上传的为压缩文件，解压后有两个m文件，一个是Data_JPDAF.m，另一个是JPDAF.m。将两个文件放到Matlab的同一个目录下，直接运行文件Data_JPDAF.m即可...

jpda matlab

JPDA(Matlab)是一种用于航迹关联的算法，具体分为基于卡尔曼滤波、粒子滤波和启发式搜索三种实现方式。如果你对JPDA算法感兴趣，可以访问海神之光的个人主页获取相应的Matlab代码。通过使用这些代码，你可以学习和实践JPDA算法，并进行相关的仿真开发。此外，海神之光也提供其他多个Matlab仿真内容，例如图像处理、路径规划、神经网络预测与分类、优化求解、语音处理、信号处理和车间调度等领域。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【航迹关联】基于matlab NNDA+PDA+JPDA算法航迹关联【含Matlab源码 1928期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/125648565)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [实现航迹关联的三种JPDA算法及Matlab代码](https://blog.csdn.net/code_welike/article/details/131862643)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

JPDA算法matlab

JPDA算法的Matlab实现有多种选择。其中一种是基于联合概率关联（JPDA）的多目标跟踪算法[1]。这个算法可以处理观测数据对应多个目标的情况，并具有较高的准确性和鲁棒性。 另外，还有其他两种不同的JPDA算法的Matlab实现可供选择。一种是基于卡尔曼滤波的JPDA算法，利用状态估计和概率假设确定目标之间的关联关系。另一种是基于粒子滤波的JPDA算法，通过抽样生成一组粒子计算关联概率。此外，还有基于启发式搜索的JPDA算法，采用经验和直觉寻找最优关联方案。 根据您的具体问题需求，您可以选择适合自己的算法进行应用。以上提供的引用内容中包含了这些算法的Matlab实现代码，可以供您参考使用。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [基于概率关联JPDA的多目标跟踪Matlab实现](https://blog.csdn.net/2301_78484069/article/details/131886893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [实现航迹关联的三种JPDA算法及Matlab代码](https://blog.csdn.net/code_welike/article/details/131862643)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

jpda粒子滤波算法

JPDA粒子滤波算法是一种用于多目标跟踪的概率滤波算法，主要用于在动态环境中通过传感器数据对目标进行定位和追踪。JPDA是“Joint Probabilistic Data Association”的缩写，即联合概率数据关联。该算法通过综合所有可能的目标-测量关联，来提供对目标位置和速度的估计。 JPDA粒子滤波算法的基本步骤如下： 1. 初始化：首先，根据传感器数据或先验信息，对目标的初始状态进行估计。 2. 状态预测：使用动态模型对目标的状态进行预测，得到先验预测状态。 3. 粒子滤波：通过对目标状态进行粒子滤波，生成一组代表目标状态的粒子集合。 4. 数据更新：将传感器测量值与预测状态进行比较，并计算每个粒子的权重，表示其与测量值的一致性。 5. 数据关联：根据测量值与预测状态之间的距离，使用联合概率数据关联方法，对每个粒子的权重进行更新。 6. 随机抽样：根据粒子权重，使用随机抽样方法，从粒子集合中选择新的一组粒子。 7. 重采样：对选择的粒子进行重采样，增加粒子集合的多样性。 8. 估计结果：根据最终得到的粒子集合，统计目标状态的分布，并取得对目标位置和速度的估计。 JPDA粒子滤波算法的优点在于能够处理多目标跟踪问题，并且在存在目标遮挡或目标重叠时仍能准确估计目标状态。但由于需要计算多个目标与测量值之间的距离，算法复杂度较高，因此对计算资源要求较高。此外，JPDA粒子滤波算法对目标数量的估计精度较低，容易受到目标遮挡或发生目标重叠时的影响。

多目标jpda matlab

多目标JPDA(Matlab)是一种使用JPDA数据关联算法实现多个匀速运动目标的点迹与航迹的关联的方法。在Matlab中实现多目标JPDA的步骤如下： 1. 下载并解压相关的压缩文件，其中包括两个m文件：Data_JPDAF.m和JPDAF.m。 2. 将这两个文件放到Matlab的同一个目录下。 3. 打开Matlab，并在命令窗口中运行Data_JPDAF.m文件。该文件是主程序，将根据设定的参数和输入数据进行多目标JPDA的计算和关联。 4. 在Data_JPDAF.m文件中，可以根据需要设置相关参数，如雷达测量误差、运动模型等。 5. 运行Data_JPDAF.m文件后，程序将读取输入数据，包括雷达测量数据和目标的初始状态。 6. 程序将使用JPDA算法对测量数据和运动模型进行关联，从而得到每个目标的轨迹估计。 7. 最后，程序将输出关联后的目标轨迹估计结果，并根据需要进行可视化展示或其他后续处理。 需要注意的是，多目标JPDA的具体实现可能因应用场景和需求的不同而有所差异，上述步骤仅为一般参考。在实际应用中，可能需要根据具体情况进行参数调整和算法优化。1 #### 引用[.reference_title] - *1* [JPDA算法Matlab代码](https://download.csdn.net/download/weixin_43882700/11251534)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

nnda jpda matlab

NNDA是一种基于神经网络的数据分析方法，它可以对大量的复杂数据进行处理和分析。NNDA使用多层神经网络模型来学习输入和输出之间的关系，从而进行数据分类、回归和聚类等任务。与传统的数据分析方法相比，NNDA具有更强的非线性建模能力和自动特征提取能力。借助MATLAB工具，我们可以方便地实现和应用NNDA算法。 MATLAB是一种功能强大的科学计算与数据可视化软件。它提供了丰富的函数库和工具箱，可以用于各种数值计算、数学建模和数据处理任务。在NNDA中，我们可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来构建和训练神经网络模型，以实现数据分析的目标。此外，MATLAB还提供了丰富的数据处理和可视化函数，可以帮助我们对分析结果进行统计、绘图和可视化展示。 综上所述，NNDA和MATLAB在数据分析中起着重要的作用。NNDA通过神经网络模型实现数据的建模和分析，而MATLAB作为一种科学计算和数据可视化工具，提供了丰富的函数库和工具箱，方便我们实现NNDA算法并对分析结果进行处理和展示。通过结合使用NNDA和MATLAB，我们可以更好地进行数据分析，并从复杂的数据中获取有用的信息。

matlab多目标跟踪jpda

JPDA（Joint Probabilistic Data Association）算法是一种用于多目标跟踪的方法，它结合了概率数据关联和联合概率分布的思想。相比于单目标跟踪算法，JPDA算法能够在存在目标遮挡和接触的情况下更准确地进行目标跟踪。 在MATLAB中，你可以通过使用多目标跟踪工具箱（Multiple Object Tracking Toolbox）来实现JPDA算法。这个工具箱提供了一些函数和类，可以帮助你进行多目标跟踪。 首先，你需要准备好目标检测器，可以使用预训练的深度学习模型，如Faster R-CNN或YOLO来检测目标。然后，使用JPDA算法对检测到的目标进行关联和跟踪。 下面是一个使用MATLAB进行JPDA多目标跟踪的简单示例： matlab % 加载目标检测器模型 detector = yolov3ObjectDetector('yolov3.weights', 'yolov3.cfg'); % 初始化多目标跟踪器 tracker = trackerJPDA('AssignmentThreshold', 30, 'ConfirmationThreshold', 3); % 读取视频文件 videoReader = VideoReader('input_video.mp4'); while hasFrame(videoReader) % 读取视频帧 frame = readFrame(videoReader); % 检测目标 [bboxes, scores, labels] = detect(detector, frame); % 更新跟踪器 tracks = updateTracks(tracker, bboxes, scores, labels); % 绘制跟踪结果 frame = insertObjectAnnotation(frame, 'rectangle', tracks.Bboxes, ... tracks.Labels); % 显示帧 imshow(frame); end 在这个示例中，我们首先加载了一个YOLOv3目标检测器模型，并初始化了一个JPDA多目标跟踪器。然后，我们从视频文件中逐帧读取图像，使用目标检测器检测目标，并使用JPDA算法更新跟踪器的状态。最后，我们在图像上绘制了跟踪结果，并显示出来。 请注意，这只是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体需求进行修改和调整。同时，你还可以进一步研究和学习MATLAB多目标跟踪工具箱的其他功能和用法，以实现更复杂的JPDA多目标跟踪任务。

nnda jpda 仿真实验

NNDA JPDA仿真实验是一种用于目标跟踪的方法，通过此方法可追踪目标的位置、速度和加速度等信息，使得目标所在的位置和状态在系统中得到即时更新。 在NNDA JPDA仿真实验中，首先需要预测目标的运动轨迹，然后根据传感器的数据进行目标检测，并计算出目标的位置和速度信息。接着，使用贝叶斯滤波算法来对目标进行跟踪和预测，从而达到目标跟踪的目的。 这种方法的优点在于可以在复杂环境下实现目标跟踪，具有较高的准确性和稳定性，应用领域较为广泛，例如在无人机、雷达、机器人等领域中都有广泛的应用。 总之，NNDA JPDA仿真实验是一种非常重要的目标跟踪方法，其应用范围广泛，能够为科研和工程实践提供有力的支持，因此值得研究人员和工程师们深入学习和应用。

jpda联合概率数据互联

JPDA（Joint Probability Data Association）联合概率数据互联是一种用于多目标跟踪的算法。它是基于随机控制系统理论和贝叶斯滤波理论的，用于将多个传感器收集到的数据进行联合处理和关联。这种方法的目的是通过使用传感器之间的相关信息来提高跟踪目标的准确性和鲁棒性。 JPDA算法的基本思想是根据不同传感器的观测数据，计算目标在各个传感器视野内的概率，并通过比较不同传感器的观测结果，进行目标的数据关联。通过不断更新目标的概率分布和数据关联的概率，可以减少漏检和误检的情况，提高目标跟踪的精度和可靠性。 JPDA算法的关键步骤包括目标状态预测、传感器观测预测、数据关联和目标状态估计等。目标状态预测是根据上一时刻的目标状态和运动模型预测下一时刻目标的位置。传感器观测预测是根据传感器的参数和性能以及目标在传感器视野内的概率预测传感器的观测结果。数据关联是通过计算目标与传感器的观测匹配度，选择最优的数据关联方式。目标状态估计是根据数据关联的结果，更新目标的概率分布和状态估计。 JPDA联合概率数据互联在目标跟踪领域有着广泛的应用。例如在雷达、红外传感器等多传感器追踪系统中，可以利用JPDA算法对目标进行联合跟踪，提高目标的识别和追踪性能。此外，在交通监控、物体识别等领域也可以使用JPDA算法对多个目标进行联合跟踪，实现更精准和可靠的目标识别和追踪。

jpda算法matlab目标跟踪

JPDA（Joint Probabilistic Data Association）算法是一种概率数据关联算法，适用于目标跟踪，它可以解决多个目标且存在互相遮挡情况的跟踪问题。该算法将目标从传感器获取的数据与预测目标状态进行关联，然后根据每个关联的概率进行权重计算，从而确定目标的实际状态。 在MATLAB中实现JPDA算法需要先生成目标模型，用来描述目标在不同时间下的运动规律。然后需要以传感器数据作为输入，对目标特征进行提取和匹配，构建关联模型。接着，根据关联概率计算滤波权重，对目标状态进行预测与更新，从而实现实时跟踪。 JPDA算法相较于传统的目标跟踪算法，能够解决多目标且存在互相遮挡的情况，鲁棒性更强。但也存在一定的计算复杂度，要求有一定的数学和编程基础，才能有效地利用MATLAB实现。总而言之，JPDA算法在目标跟踪中具有广泛的应用价值。

matlab jpda的粒子实现

Matlab JPDA（Joint Probabilistic Data Association）的粒子实现是一种基于粒子滤波（Particle Filter）的目标跟踪方法。该方法通过利用多个粒子来表示目标的不确定位置，并利用测量数据来更新和筛选这些粒子，从而实现目标的跟踪。 在Matlab中实现JPDA的粒子算法，通常可以按照以下步骤进行： 1. 初始化粒子集合：生成一组具有不同初始位置、速度和加速度的粒子，以代表目标的不确定位置。 2. 运动模型更新：使用运动模型预测每个粒子的下一个时刻的位置。通常采用常用的运动模型，如匀速运动模型或卡尔曼滤波器等。 3. 生成权重：根据每个粒子位置与测量数据的匹配程度，计算每个粒子的权重。匹配程度可以通过计算粒子位置与测量值之间的距离或相似度来评估。 4. 权重归一化：对所有粒子的权重进行归一化，使得它们之和等于1。这样可以将权重表示为概率。 5. 重采样：根据粒子的权重，进行重采样，以删除权重较小的粒子，增加权重较大的粒子。重采样的目的是保留具有更高权重的粒子，提高粒子集合对目标位置的估计精度。 6. 数据关联：根据测量数据和重采样后的粒子集合，进行数据关联。JPDA使用概率数据关联方法，通过比较每个粒子与测量数据的匹配概率，来确定目标的最优估计。 7. 更新目标位置估计：根据数据关联的结果，更新目标的位置估计。通常通过计算权重最高的粒子的加权平均位置来表示目标真实位置的估计。 8. 迭代：重复上述步骤，直到满足结束条件，通常是达到预设的迭代次数或目标位置估计已经收敛。 综上所述，Matlab JPDA的粒子实现是一种利用粒子滤波方法进行目标跟踪的算法。该算法通过多个粒子来表示目标的不确定位置，并根据数据关联和权重更新等步骤来逐步优化目标位置的估计。这种实现方法可以在复杂的环境中有效地跟踪目标，并提供准确的位置估计。

imm-ukf-jpda

IMM-UKF-JPDA是三种不同的目标跟踪算法的组合。IMM（Interacting Multiple Models）意味着使用多个模型来描述对象的运动，这些模型可以表示不同的物体行为、运动模式和加速度等特征。UKF（Unscented Kalman Filter）采用无味粒子滤波器，可以优化对象的状态估计，同时处理非线性系统的情况。JPDA（Joint Probability Data Association）是一种多假设目标跟踪方法，使用概率来确定可能的目标解决方案。JPDA可以解决数据相关性和错误关联的问题，从而提高了实时数据的可靠性。 IMM-UKF-JPDA的组合利用每种算法的优势，最大程度地提高了目标跟踪的准确性和鲁棒性。在实践中，该算法已被广泛应用于航空、汽车、机器人等领域，实现了高度自动化的目标识别和跟踪。

tomcat无法debug

你好！对于无法在Tomcat上进行调试的问题，可能有几个原因导致。请尝试以下几个步骤来解决问题： 1. 确保你在Tomcat的配置文件中启用了调试模式。打开Tomcat的安装目录，找到catalina.sh（对于Windows系统是catalina.bat），在文件中添加以下行： export JPDA_OPTS="-agentlib:jdwp=transport=dt_socket,address=8000,server=y,suspend=n" 这将启用Tomcat的调试模式，并监听8000端口。 2. 确保你的IDE或调试工具已正确配置以连接到Tomcat的调试端口。在IDE中打开项目，找到调试配置或远程调试选项，并设置主机为localhost，端口为8000（或你在上一步中设置的端口）。 3. 确保Tomcat已正确启动。运行Tomcat并确保没有启动错误或异常。你可以查看Tomcat的日志文件（通常位于logs目录下）以获取更多信息。 4. 确保你的代码中已设置了断点。在你想要调试的代码行上设置一个断点，以确保程序会在该处暂停。 5. 重新启动Tomcat并尝试调试。重新启动Tomcat服务器，并使用调试工具连接到Tomcat的调试端口。在代码执行到断点处时，调试工具应该会暂停程序。 如果你仍然无法调试，可以提供更多的详细信息，例如Tomcat版本、IDE名称和版本，以及任何错误消息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

jpda 联合概率数据关联z

JPDA联合概率数据关联（Joint Probability Data Association）是一种用于多目标跟踪的数据关联算法。它的目标是通过融合多个传感器的观测数据，估计出目标的轨迹。 JPDA算法中，每个传感器都会提供一系列的观测数据，其中可能包含多个目标。该算法通过计算每个观测与每个轨迹之间的概率，来确定观测数据与轨迹的关联。当一个观测数据被多个轨迹高度关联时，JPDA会使用概率值来决定最终的关联。 JPDA算法的关键在于联合概率的计算。它通过考虑每个观测数据可能与每个轨迹相关联的概率，计算出整个系统联合概率。这种方法可以在不依赖于传感器的数量的情况下，对多个目标进行关联，并且能够处理部分目标遮挡或缺失的情况。 JPDA算法的优点是可以减少数据关联过程中的误判，降低了错误的关联产生的概率。然而，它也存在一些挑战，比如计算量较大、目标的数量和速度变化大时容易引起误判等。 总之，JPDA联合概率数据关联算法能够通过融合多个传感器的观测数据，估计出多个目标的轨迹，提高目标跟踪的精确性和可靠性。它是一种常用的多目标跟踪算法，在许多实际应用中都取得了良好的效果。

tomcat远程调试

要在Tomcat上进行远程调试，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保已经执行了jpda.bat脚本或者使用了正确的启动命令。在Windows环境下，可以执行jpda.bat脚本来启动Tomcat，并等待调试器连接。在Linux环境下，通过执行命令"./catalina.sh jpda start"来启动Tomcat的jpda服务。 2. 在Eclipse中，将Tomcat的源代码导入为项目。可以将Tomcat的源代码分为container、connectors、jasper、servletapi、build等五个项目，并将其导入到Eclipse中。 3. 打开Eclipse的"Debug Configurations"对话框。在该对话框中，创建一个"Remote Java Application"的配置。选择"Standard (Socket Attach)"作为连接类型，并将Host设置为Tomcat所在的主机地址，通常是localhost。将Port设置为Tomcat的jpda服务的端口号，根据你的设置可能是8000或者5050。 4. 点击"Apply"保存配置，然后可以开始进行远程调试了。当Tomcat启动并等待调试器连接时，你可以在Eclipse中点击"Debug"按钮来连接到Tomcat并开始调试。 请注意，以上步骤是基于Eclipse和Tomcat的常规配置进行的。如果你的环境有所不同，可能需要根据实际情况进行调整。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [工作日志：远程调试的方法（Tomcat与JDPA）](https://blog.csdn.net/hwak/article/details/84041284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

tomcat windows 开启debug端口号

要在Windows上开启Tomcat Debug端口号，需要按照以下步骤进行操作： 首先，进入Tomcat安装目录，例如"C:\Apache-Tomcat-9.0.0.M26"。 在该目录下找到并打开"/bin"文件夹。 在/bin文件夹中，找到并编辑"catalina.bat"文件。 在"catalina.bat"文件中，找到类似于下面这行的代码： set JPDA_ADDRESS=8000 将上述代码中的8000改为您希望使用的Debug端口号，例如9999。 另外，在同一行的代码上方，添加以下代码： set JPDA_TRANSPORT=dt_socket 这将指定使用socket传输进行调试。 保存并关闭"catalina.bat"文件。 接下来，以管理员身份打开命令提示符。 切换到Tomcat的/bin目录，例如执行以下命令： cd C:\Apache-Tomcat-9.0.0.M26\bin 运行以下命令来开启Tomcat的Debug模式： catalina.bat jpda start 现在，Tomcat将会在指定的端口号上启动Debug模式。 您可以使用任何适合您的IDE或调试工具连接到该端口号进行远程调试。 通过以上步骤，您可以在Windows上成功开启Tomcat的Debug端口号。

数据关联算法代码 pda jpda mht

数据关联算法是一种用于处理多目标跟踪问题的方法。常见的数据关联算法包括概率数据关联算法（PDA），概率数据关联滤波算法（JPDA）和多假设跟踪算法（MHT）。 概率数据关联算法（PDA）是一种基于贝叶斯滤波理论的数据关联算法。它通过计算每个可能目标与测量之间的概率，预测目标的状态。然后，使用贝叶斯定理更新目标的状态，并进行数据关联，确定每个测量与目标之间的关联概率。最后，通过筛选出关联概率高的测量-目标对，完成目标跟踪。 概率数据关联滤波算法（JPDA）是PDA的改进版本。它考虑到了多目标环境下的混合测量问题。JPDA算法通过计算每个测量与每个可能目标的关联概率，预测目标的状态。然后，使用贝叶斯定理更新目标的状态，并计算每个测量与目标之间的关联概率。最后，通过计算每个目标与其他目标之间的关联概率，筛选出最有可能的目标-测量对。JPDA算法可以有效解决多目标环境下的数据关联问题。 多假设跟踪算法（MHT）是一种通过考虑可能的目标轨迹组合来解决数据关联问题的算法。MHT算法通过生成所有可能的目标轨迹，计算每个目标轨迹的概率，并使用贝叶斯定理更新目标的状态。然后，通过计算每个目标轨迹与每个测量之间的关联概率，确定每个测量与目标之间的关联关系。MHT算法的最后一步是通过计算每个目标轨迹与其他目标轨迹之间的关联概率，筛选出最有可能的目标-测量对。MHT算法在复杂的多目标跟踪问题中表现出很好的性能。 这三种数据关联算法在目标跟踪领域广泛应用，它们根据不同的问题和应用场景，提供了不同级别的数据关联精度和计算复杂度。研究者们还不断改进和发展这些算法，以满足不同实际需求。

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380∗→利用脑信号更好地理解人类阅读理解叶紫怡1、谢晓辉1、刘益群1、王志宏1、陈雪松1、张敏1、马少平11北京国家研究中心人工智能研究所计算机科学与技术系清华大学信息科学与技术学院，中国北京yeziyi1998@gmail.com，xiexh_thu@163.com，yiqunliu@tsinghua.edu.cn，wangzhh629@mail.tsinghua.edu.cn，，chenxuesong1128@163.com，z-m@tsinghua.edu.cn， msp@tsinghua.edu.cn摘要阅读理解是一个复杂的认知过程，涉及到人脑的多种活动。然而，人们对阅读理解过程中大脑的活动以及这些认知活动如何影响信息提取过程知之甚少此外，随着脑成像技术（如脑电图（EEG））的进步，可以几乎实时地收集大脑信号，并探索是否可以将其用作反馈，以促进信息获取性能。在本文中，我们精心设计了一个基于实验室的用户研究，以调查在阅读理解过程中的大脑活动。我们的研究结果表明，不同类型�

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结构体指针强制类型转换是指将一个结构体指针强制转换为另一个结构体指针类型，以便对其进行操作。这种转换可能会导致一些错误，因为结构体的数据成员在内存中的重新分配可能会导致内存对齐问题。下面是一个示例代码，演示了如何进行结构体指针强制类型转换： ```c struct person { char name[20]; int age; }; struct student { char name[20]; int age; int grade; }; int main() { struct person p = {"Tom", 20}; s

局域网网络安全设计.doc

xx学院 计算机工程技术学院(软件学院) 毕 业 设 计 " " "题目： 局域网网络安全设计 " "专业： " " "学生姓名： "学号： " "大一班级： "大三班级： " "指导教师姓名： "职称： " 2017年 3月 25日 xx学院计算机工程技术学院 计算机网络技术 专业毕业设计任务书 填表日期： 2017 年 3 月 25 日 "项目名 "局域网网络安全设计 " "学生 " "学生号 " "联系电" " "姓名 " " " "话 " " "指导 " "单位 " "联系电" " "教师 " " " "话 " " "项目 " " "简介 "本项目模拟某企业的局域网内部网络，运用一些网络技术，加上网络安" " "全设备，从而使该企业的局域网网络处于相对安全的局面。 " "设 "目标： " "计 "模拟某企业的局域网内部网络，实现企业局域网内部网络的安全，防止" "任 "非法设备接入内网并将其阻断 " "务 "配置防火墙的安全策略，防止来自外部网络的侵害 " "、 "3.允许内部主机能够访问外网 " "目 "计划： " "标 "确定设计的选题，明确具体的研究方向 " "与 "查阅相关的技术文献，并通过实验检验选题的可行性 " "计 "起草设计论文的主要内容，撰写设计文档 " "划 "初稿交由指导老师审阅 " " "修改完善设计文档，完成设计任务 " "指导教师评语： " " " " " "指导教师评分： " " " "指导教师签名： " "年 月 日 " "答辩专家组对毕业设计答辩评议及成绩评定： " " " " " " " "答辩组长： （签章） " " " " " "年 月 日 " "学院毕业审核意见： " " " " " "院长： （签章） " "年 月 日 " 局域网网络安全设计 摘 要 近几年来，Internet技术日趋成熟，已经开始了从以提供和保证网络联通性为主要目 标的第一代Internet技术向以提供网络数据信息服务为特征的第二代Internet技术的过 渡。这些都促使了计算机网络互联技术迅速的大规模使用。众所周知，作为全球使用范 围最大的信息网，Internet自身协议的开放性极大地方便了各种计算机连网，拓宽了共 享资源。但是，由于在早期网络协议设计上对安全问题的忽视，以及在管理和使用上的 无政府状态，逐渐使Internet自身安全受到严重威胁，与它有关的安全事故屡有发生。 网络安全的威胁主要表现在：非授权访问，冒充合法用户，破坏数据完整性，干扰系统 正常运行，利用网络传播病毒，线路窃听等方面。因此本论文为企业构架网络安全体系 ，主要运用vlan划分、防火墙技术、病毒防护等技术，来实现企业的网络安全。 关键词：端口安全，网络，安全，防火墙，vlan II Abstract In recent years, Internet technology has matured, has begun to provide and guarantee from the network connectivity as the main target of the first generation of Internet technology to provide network data services for the characteristics of the second generation of Internet technology transition. These all contributed to the rapid computer networking technology of large- scale use. As we all know, the world's largest information network use of, Internet openness of their agreement greatly facilitate a variety of computer networking to broaden the sharing of resources. However, in the early design of network protocols on security issues of neglect, as well as in management and use of the anarchy, the Internet increasingly serious threat to their security, and its related security incidents happened quite frequently. Netw