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山东大学软件学院的智能机器人导论实验。

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简介:
山东大学软件学院的智能机器人导论课程实验报告,由我担任学生,实验环节主要由助教负责。此外,考虑到疫情的影响,原计划在校内使用硬件设备进行实验,但最终所有实验均转向了基于ROS的在线操作。这些实验内容主要参考了网络上其他同学分享的博客教程,操作步骤相对简单,只需按照提供的指导进行操作即可。

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客服
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  • 课程
    优质
    《智能机器人导论》是山东大学软件学院的一门创新性实验课程,旨在通过理论与实践结合的方式,引导学生探索机器人的感知、决策和行动机制,激发学生的科研兴趣和技术创新能力。 山东大学软件学院智能机器人导论的实验报告由lz老师指导,助教负责具体的实验部分。由于疫情原因,原本计划在学校进行硬件操作的实验全部改为使用ROS进行。实验内容主要参考网上发布的博客教程,步骤清晰易懂,按照指示操作即可顺利完成。
  • 数据科报告
    优质
    本实验报告为山东大学软件学院《数据科学导论》课程设计,涵盖了数据分析基础、Python编程实践及案例研究等内容,旨在提升学生数据处理与分析能力。 山东大学软件学院《数据科学导论》2019-2020学年度第一学期实验报告由clz老师指导。由于老师的日程安排较忙,每个学期布置的实验量有所不同。本课程包括五个项目:数据科学家的第一个project、谷歌亚马逊商品的实体融合、基于Twitter的网络结构和社会群体演化、自然语言处理-NLP Parsing以及MapReducer。
  • 2018-2019年第二期《》试题
    优质
    本简介提供关于山东大学软件学院在2018至2019学年第2学期《人工智能导论》课程期末考试题目相关信息的概览,包括试卷结构、考察范围等。 山东大学软件学院2018-2019第二学期人工智能导论试题回忆版。考完立即复刻下来,内容绝对真实可靠。
  • 》简答题与名词解释汇总
    优质
    本资料汇集了山东大学软件学院《人工智能导论》课程中的重要简答题和名词解释,旨在帮助学生深入理解并掌握人工智能的基础理论及其应用。 山东大学软件学院大三上学期的软件工程专业人工智能课题组整理了《人工智能导论》(第五版)课本中的简答题和名词解释。这些内容是根据孟老师的PPT自己总结出来的,较为全面。考试前几周可以参考这份资料复习,重要的题目已用红色标出。
  • 测试
    优质
    本实验为山东大学软件学院开设的软件测试课程实践环节,旨在通过实际操作提升学生对软件质量保证和测试技术的理解与应用能力。 山东大学软件学院的软件测试技术课程由老师gqd授课。该课程包含七个实验:黑盒测试、白盒测试、Junit单元测试、集成测试以及LoadRunner、QuickTest和JMeter。其中后三个实验由于版权原因并非强制要求完成,但如果额外完成则可以获得加分。
  • 习PPT.zip
    优质
    此压缩文件包含山东大学软件学院关于机器学习课程的教学演示文稿,内容涵盖了算法原理、模型构建及应用案例分析等。 山东大学软件学院大三学生可以选修机器学习课程,并且有相关的PPT材料。
  • 交互代码与报告
    优质
    本项目汇集了山东大学软件学院学生在人机交互课程中的实验代码和报告。文档详细记录并展示了各种创新的人机互动设计及其实现过程。 山东大学软件学院人机交互课程(wl老师)的M2和M4部分源代码及实验报告。
  • 《算法》复习笔记
    优质
    本资料为山东大学软件学院学生整理的《算法导论》课程复习笔记,涵盖主要知识点与经典例题解析,旨在帮助同学们更好地理解和掌握算法理论及应用。 山东大学软件学院的算法导论课程复习笔记包含五份文件,内容涵盖了BFS、DFS、SCC、Topological排序、MST(最小生成树)、ShortestPath(最短路径)以及maxflow(最大流)。这些笔记是对PPT内容的整理和概括。其中所有的图片都是我自己绘制的,目的是为了帮助更好地理解课程内容。希望学弟学妹们能够好好复习这些资料。
  • 四:BP神经网络
    优质
    本课程为山东大学软件学院开设的机器学习系列实验之一,主要内容围绕BP(反向传播)神经网络展开,旨在通过实践帮助学生深入理解这一经典算法的工作原理及其应用。 山东大学机器学习实验代码思路包括一个未使用框架实现的BP神经网络源码。输入数据是老师提供的400*5000的数据集,在这个数据集上的表现正确率基本为95左右。