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VEX2021 Change Up Code

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简介:
VEX2021 Change Up Code 是一项以编程和机器人技术为核心的国际性竞赛活动。参与者需要通过编写程序来控制机器人完成一系列挑战任务,激发创新思维和技术能力。 VEX2021ChangeUpCode 是为 2021 年 VEX 季开发的代码(游戏:Change Up)。要打开它,请克隆存储库并在 VEXCode Pro V5 应用程序中打开 V5CODE 文件。如果您只想查看基本驱动器代码,可以只下载并打开 src 文件中的 main.cpp 文件。如果需要查看端口设置,则请在 “src”文件夹内找到“robot-config.cpp” 文件。 随着我们对漫游者进行改进以及增加更多传感器时,此存储库将不时更新。如果有任何意见或疑问,请通过提供的联系方式与我联系。最后更新日期为2/22/21。 目前版本仅使用编码器,并未添加任何传感器功能。计划在未来的更新中加入空间传感器的功能。

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客服
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  • VEX2021 Change Up Code
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    VEX2021 Change Up Code 是一项以编程和机器人技术为核心的国际性竞赛活动。参与者需要通过编写程序来控制机器人完成一系列挑战任务,激发创新思维和技术能力。 VEX2021ChangeUpCode 是为 2021 年 VEX 季开发的代码(游戏:Change Up)。要打开它,请克隆存储库并在 VEXCode Pro V5 应用程序中打开 V5CODE 文件。如果您只想查看基本驱动器代码,可以只下载并打开 src 文件中的 main.cpp 文件。如果需要查看端口设置,则请在 “src”文件夹内找到“robot-config.cpp” 文件。 随着我们对漫游者进行改进以及增加更多传感器时,此存储库将不时更新。如果有任何意见或疑问,请通过提供的联系方式与我联系。最后更新日期为2/22/21。 目前版本仅使用编码器,并未添加任何传感器功能。计划在未来的更新中加入空间传感器的功能。
  • VEX-Change-Up-285X-代码原文
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    这段内容是关于VEX机器人编程中的Change-Up-285X项目的原始代码。它包含了实现特定功能所需的所有程序指令和注释,旨在帮助开发者理解和修改现有的机器人控制系统。 VEX-Change-Up-285X是一款产品或项目名称。由于原文中并未包含具体的联系信息或其他链接,因此无需进行额外的调整或删除操作来保护隐私或避免不必要的引用。如果需要更多关于此主题的信息,请直接询问相关平台或者查阅官方文档以获取更详细的资料和指导。
  • KLM Model for Piezoelectric Transducers (with Losses and up to 3 Matching Layers) - MATLAB Code: KLMmodel.m
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    这段MATLAB代码实现了考虑损耗和最多三层匹配层的压电换能器的KLM模型,用于模拟和优化声学设备性能。 % KLMmodel.m % 提出的压电换能器集总元件模型的代码 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei 的方法依次传播阻抗和电压通过网络。(一种更优雅但速度较慢的方法是使用 T 矩阵) % 在这里扩展了基本模型以允许最多 3 层匹配层,每层损失的百分比。如果只需要一层,则输入 0 表示其他层的厚度。 % 电压变量代表力。压力可以通过除以换能器面积计算得到。当前变量表示速度。 % Leedom, DA、Krimholtz, R. 和 Matthaei, GL “新的初级等效电路 压电传感器。”《电子快报》第 6 卷第 13 期(1970 年)。 % Selfridge, A., Gehlback, S. 使用传输矩阵实现 KLM 模型 超声波研讨会 p875 (1985)
  • Phase Change Convection_Cavity - BGK
    优质
    Phase Change Convection_Cavity - BGK 研究了在封闭空间内相变对流现象,并采用BGK模型模拟该过程中的非平衡态行为,探讨其热物理特性。 Phase change Convection_Cavity - BGK and MRT_picturedt3u_phasechangeLBM_MRT-0001_phasechange_MRT-LBM_源码.rar
  • 23825770 Change Detection Code 遥感影像变化检测的经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA).zip
    优质
    本资源包含遥感影像变化检测中常用的四种经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA),适用于科研与教学使用,助力于图像处理和地理信息系统研究。 SAR图像变化检测常用的算法包括PCA算法、MAD算法以及IMAD算法。这些方法通常会使用内涵数据集进行处理,并且会对它们的性能指标(如均值、方差、Kappa指数、检错率和漏检率等)进行分析。所有提到的方法都已经过亲测可用。
  • Latch-up效应
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    Latch-up效应是指在半导体器件中,由于PN结和电阻网络的相互作用导致的大电流低阻抗回路形成现象,可能引起电路性能下降甚至损坏。 CMOS电路的闩锁效应(latch up)是一个需要特别关注的现象。Latch在这里指的是回路,在NMOS与PMOS中的一个闭合回路可以被理解为latch up。为什么它如此重要?因为它可能导致整个芯片失效,因此latch up是QUAL测试的一部分,并且与ESD(静电防护)密切相关。
  • start-up-machine-learning
    优质
    Start-Up Machine Learning是一档专注于创业公司如何利用机器学习技术推动业务发展的播客节目。主持人邀请业界专家分享实战经验与创新见解。 标题“startup-machine-learning”表明这是一个关于初创公司如何利用机器学习技术的主题。在这个领域里,创业企业常常面临资源有限但需求巨大的挑战,因此高效且经济地应用机器学习是关键所在。描述中的 startup_machine_learning 进一步确认了这个焦点,可能涵盖了在初创环境中构建、训练和部署机器学习模型的方法。 标签“JupyterNotebook”表明教程或项目使用了 Jupyter Notebook,这是一个广泛用于数据科学和机器学习的交互式环境。Jupyter Notebook 允许用户结合代码、文本、图表和数据分析,便于知识共享和项目演示。 文件名称列表中有一个条目叫做 “startup-machine-learning-main”,这可能是项目的主目录或者包含所有相关材料的文件夹。通常这样的文件夹可能包括 Python 脚本、数据集、Jupyter Notebook 文件、README 文档和其他支持材料。 基于以上信息,我们可以探讨以下几个与初创公司和机器学习相关的知识点: 1. **数据准备**:在有限的数据集上进行预处理如清洗、规范化和特征工程对于小规模创业企业来说至关重要。这能最大化利用手头上的数据价值。 2. **选择合适的算法**:由于计算成本的限制,创业公司可能无法负担复杂深度学习模型的成本,因此会倾向于使用更轻量级的算法例如线性回归或随机森林等。 3. **模型解释性**:考虑到需要向投资者和客户说明模型的工作原理,在这种情况下,具有高透明度的模型(如逻辑回归、GBDT)比黑箱模式更加有利。 4. **Jupyter Notebook 的使用**:利用 Jupyter Notebook 进行数据探索、编写代码以及创建可复现分析流程对于团队协作来说非常有效。它还能帮助可视化结果,并促进知识共享。 5. **模型评估与优化**:理解 AUC-ROC、准确率和召回率等评价指标,通过交叉验证和超参数调优来改进模型性能至关重要。 6. **资源管理**:在硬件限制条件下如何有效地使用 GPU 或 CPU 资源以及利用云服务如 AWS 和 Google Colab 来扩展计算能力是关键挑战之一。 7. **持续集成与部署(CICD)**:对于创业公司来说,自动化训练和部署流程可以提高效率,并减少错误风险。 8. **实时预测**:如果需要对流式数据进行实时预测,则如何构建 RESTful API 或使用 Flask 等框架将模型嵌入生产系统是必要的技能之一。 9. **版本控制**:利用 Git 进行代码版本管理,确保团队成员可以协同编辑和追踪历史记录。 10. **合规性和隐私保护**:在处理敏感数据时了解并遵守 GDPR 等法规,并运用差分隐私等技术来保障用户信息的安全。 每个知识点都可以深入研究,包括其背后理论、实现步骤及实际案例。通过掌握这些要点,初创公司可以更有效地利用机器学习推动业务发展。