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详解多实践MATLAB

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简介：
本书深入浅出地讲解了MATLAB编程语言的基础知识和高级应用技巧，并通过丰富的实例强调实际操作的重要性。适合初学者及进阶用户阅读。 《精讲多练MATLAB》，作者罗建军、杨琦，出版方为西安交通大学出版社。

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  • 详解多实践MATLAB
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    本书深入浅出地讲解了MATLAB编程语言的基础知识和高级应用技巧，并通过丰富的实例强调实际操作的重要性。适合初学者及进阶用户阅读。 《精讲多练MATLAB》，作者罗建军、杨琦，出版方为西安交通大学出版社。
     
  • MATLAB与Robotstudio联合仿真实践案例代码详解——实践1和实践2
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    本资料深入解析了MATLAB与RobotStudio软件结合进行机器人仿真操作的方法，并通过两个具体实例（实践1和实践2）详细展示了相关代码及应用技巧。 该资源代码包括两篇博客中的内容：《MATLAB与Robotstudio建立socket通信（实践1）》以及《MATLAB与Robotstudio建立socket通信：GUI和class类的方式----（实践2）》。主要功能是在MATLAB中创建一个图形用户界面，通过Socket通讯发送数据，在RS中选择PC-Interface选项以接受这些数据，并通过对接收到的数据进行解析来实现机器人的运动控制。 在实践中： 1. 实践1假设识别工具中心位置，在RS中使用offset命令执行方形运动。 2. 实践2则直接从GUI界面发送单关节的运动指令，然后通过RS中的absj命令驱动机器人关节动作。具体效果可参考相关博客内容。 代码说明如下： - GUI压缩文件包含实践2第一个展示的内容，这是根据一篇西班牙论文复现的部分； - MATLAB-RS压缩包中包括的是实践2第二个展示的内容； - 而MATLAB-rs-Vision压缩包则包含了实践1中的示范代码。 运行过程中可能会遇到connect报错问题。解决方法是在GUI界面重新输入正确的IP地址和端口号，同时注意确保在MATLAB与RS两端设置的IP地址及端口号一致。
     
  • Transformer原理与实践详解
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    《Transformer原理与实践详解》深入剖析了Transformer模型的工作机制及其在自然语言处理任务中的应用，结合实例讲解其优化方法。 Transformer 是一种完全基于Attention机制的算法模型，旨在加速深度学习训练过程。其最大的优势在于并行化处理能力上的贡献。Transformer在Google的一篇论文《Attention is All You Need》中被提出，并且为了方便实现调用Transformer，Google还开源了一个第三库Tensor2Tensor，该库是基于TensorFlow构建的；同时一个NLP社区的研究者提供了一个Torch版本的支持。 Transformer主要由两个部分组成：Encoder和Decoder。
     
  • jieba分词的详解与实践
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    jieba分词的详解与实践是一篇深入解析Python中流行中文分词工具jieba的文章。它不仅全面介绍了jieba的功能和使用方法，还通过实际案例展示了如何在项目中应用该库进行高效的文本处理与分析。 jieba分词是目前最优秀的Python中文分词工具。在讲解jieba分词之前，我们先了解一下一些基本的中文分词概念：最常见的TF-IDF是什么？它由两部分组成——TF（Term Frequency）即一个词语在一个文档中出现的频率；IDF（Inverse Document Frequency），则是根据这个词在整个语料库中的重要性来分配权重。举个例子来说，在下面这条财经新闻里： 上周沉寂了一段时间的白酒股卷土重来；其中古井贡酒的股价创出了历史新高，这段时间…… 在这篇文章中，“上周”出现1次，“时间”出现了2次，“白酒股”也有所提及。 这样的解释帮助我们更好地理解了TF-IDF的概念及其应用。
     
  • 卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版）代码详解
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    本书深入浅出地解析了卡尔曼滤波的原理，并提供了基于MATLAB的具体实现案例和详细代码解释，适合工程技术和科研人员参考学习。 卡尔曼滤波理论与实践（MATLAB版）第四版由莫欣德 S.格雷沃 (Mohinder S.Grewal) 和安格斯 P.安德鲁斯 (Angus P.Andrews) 编写，书中包含丰富的MATLAB代码和多种实例分析。
     
  • Zabbix安装与部署详解实践
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    《Zabbix安装与部署详解实践》是一本深入讲解如何在不同环境下安装配置和使用Zabbix监控系统的实用指南。 Zabbix是当前流行的开源监控方案之一。本段落详细介绍了如何安装和部署Zabbix，供有兴趣的读者参考。
     
  • 有限元仿真实践原理详解
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    《有限元仿真实践原理详解》是一本深入解析有限元方法及其实际应用的技术书籍，旨在帮助读者理解并掌握利用仿真技术解决工程问题的核心理论与实践技能。 适合初学者入门的有限元仿真实践原理参考书籍从基础理论开始，系统地讲解了有限元网格划分以及网格收敛对比等内容。
     
  • ClickHouse原理详解及应用实践.epub
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    本书深入剖析了ClickHouse的工作原理，并通过实际案例展示了如何在不同场景下高效应用ClickHouse进行数据处理与分析。 大数据工具ClickHouse是一款强大的数据处理软件。
     
  • Hybrid A* 路径规划算法详解：源码逐行解析及 Matlab 实践
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    本书深入剖析了Hybrid A*路径规划算法，并通过逐行解读源代码的方式，结合Matlab实践案例，帮助读者全面理解该算法的实现细节和应用场景。 混合A*（Hybrid A*）路径规划算法详解：逐行源码解析与Matlab实践 混合A*路径规划算法是自动驾驶及智能导航系统中的一种高级技术。该算法基于经典的A*搜索算法，结合其他策略以适应复杂的环境需求。其核心在于同时考虑连续空间和离散空间的信息，从而生成从起点到终点的最优路径。 在混合A*算法的应用场景下，启发式函数用于估计当前节点与目标之间的成本，并引导搜索过程。该方法的优点是能够根据实际地理环境及车辆动态特性进行高效路径规划。此外，它还能处理诸如转向角限制、速度限制以及碰撞检测等车辆运动约束条件，确保生成的路径既安全又有效。 特别地，在自动驾驶汽车泊车场景中，混合A*算法尤为重要。由于停车空间通常狭窄且充满各种限制因素，该算法能够找到满足停车需求的同时尽可能短的最佳路径。 通过逐行分析源码并进行Matlab实践，开发者可以深入了解混合A*的工作原理，并根据具体应用调整优化代码细节。作为强大的工程计算和仿真工具，Matlab有助于快速原型设计及可视化展示路径规划结果，在验证与调试算法方面具有显著优势。 深入掌握该算法的实现细节并在实际环境中不断优化改进是提升其性能的关键步骤之一。这不仅能够支持自动驾驶系统的研发工作，还为其他智能导航系统提供了强大的技术支持。 混合A*同样适用于无人机、机器人等领域的路径规划，并且可以根据不同地形特征灵活调整搜索策略以适应复杂环境条件。在具体应用场景中进行定制化修改和优化是提升算法性能的重要途径之一。例如，可以对启发式函数或数据结构做出改进，或者采用并行处理技术来提高效率。 随着自动驾驶技术的发展，混合A*也在不断进化和完善。未来可能会结合机器学习等先进技术进一步增强其智能性和适应性，在保障车辆安全行驶方面发挥更为重要的作用，并推动整个行业向更加高效、可靠和智能化的方向发展。
     
  • MATLAB经典实践例题50道及详尽解析-附带Matlab练习题库与解答_Tonyxie.pdf
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    本书《MATLAB经典实践例题50道及详尽解析》由Tonyxie编写，包含丰富的MATLAB编程实例和详细解答，另提供配套习题集以供读者深入学习。 MATLAB经典上机实例50题及详细答案，包含在名为《Matlab上机题库及详细答案_Tonyxie》的文档中。这份资料提供了丰富的练习题目及其解答，非常适合学习者进行实践操作与深入理解。