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MPC的横向控制与算法仿真实现

模型预测控制（MPC） 2.1 基础知识二次规划（Quadratic Programming, QP）是数学优化中的一个重要分支，它涉及寻找一个使得二次函数达到最小值的变量向量的优化问题。...在实际应用中，选择合适的方法取决于问题的规模、结构和特定要求。对于大规模或非常复杂的问题，通常需要使用专业的优化软件和算法来求解。...2.2 MPC 的整体流程模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于系统模型来预测未来的系统行为，并在此基础上优化控制输入。...MPC 的核心思想是在每一个控制迭代中，解决一个有限时间范围内的优化问题，以实现对系统未来行为的预测和控制。...考虑到系统的不确定性、测量误差等因素，在实际的控制应用中，通常会选取预测区间内最优控制序列的第一项作为当前时刻的控制输入。 MPC 的基本步骤包括：系统模型：建立一个描述系统动态行为的数学模型。

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最经典的TCP性能问题

比如Delay Ack和Nagle算法。这个原因对大家理解TCP基本的概念后能在实战中了解一些TCP其它方面的性能和影响。...Nagle算法的基本逻辑，摘自wiki： ?...再来看一个经典例子和数据分析这个案例来自：http://www.stuartcheshire.org/papers/nagledelayedack/ 案例核心奇怪的问题是，如果传输的数据是 99,900...（根据Nagle算法，没有没ack的包了，立即发） 100,000 bytes: 前面68个整包很快发出去也收到ack回复了，然后发了第69个整包，剩下88bytes（不够一个整包）根据Nagle算法要等一等...总结这个问题确实经典，非常隐晦一般不容易碰到，碰到一次决不放过她。文中所有client、server的概念都是相对的，client也有delay ack的问题。 Nagle算法一般默认开启的

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php最常见最经典的算法题都在这里了

，个人底层算法差，认为是PHP7以下版本的BUG 8.字符集合：输入一个字符串，求出该字符串包含的字符集合，并按顺序排序（英文） function set($str){ //转化为数组 ...> 20 写出一种排序算法（要写出代码），并说出优化它的方法。 21 洗牌算法 <?...1.程序分析：兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... 2 就是第三个数是前两个数字的和,既是经典的菲波那切数列 function actionFblist($n...这里不把排序当做考察点,排序的话可以使用冒泡,快速,插入等排序算法,这里使用了三种交换变量的方式,我感觉这才是重要的 public function actionSortX() { $x = 6

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hanoi塔问题如下图所示_hanoi塔问题最经典的算法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。什么是hanoi塔? 汉诺塔问题：古代有一个梵塔，塔内有三个座A、B、C，A座上有64个盘子，盘子大小不等，大的在下，小的在上。...如下图问题解答问题定义我们把左边的柱子叫做A,中间的柱子叫做B,右边的柱子叫做C hanoi`塔的搬运过程； i ：左边的柱子只有两个圆盘我们先假设在A柱子上只有两个圆盘，不用图我们用大脑想象出来最佳流程就是...在这种情况我们通过作图做出hanoi的转移流程是很困难的了，我们可以用在`ii`中提及到的过程，就是我们先把上面的三个看作是一个，我们第一步的目的就是把前三个移动到中间的柱子上去。...hanoi移动的步骤一般化 > ---- 将左边柱子上的N-1个圆盘移动带中间的柱子上将第N个圆盘移动到最右边的柱子将中间柱子上的所有圆盘移动到最右边的柱子 ---- 下面我们给出具体的代码 void...还有一点题外话,当递归到程序注释的step1的时候，会为后续语句分配空间但不执行！ hanoi塔还有一个进阶的题目就是判断当前的状态时第几个最优的状态，将在下篇文章进行讲述！

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近端策略优化算法(PPO)：RL最经典的博弈对抗算法之一「AI核心算法」

作者：Abhishek Suran 转载请联系作者提要：PPO强化学习算法解析及其TensorFlow 2.x实现过程（含代码）在本文中，我们将尝试理解Open-AI的强化学习算法：近端策略优化算法...算法的步骤游戏n步，存储状态，动作概率，奖励，完成变量。基于上述经验，应用广义优势估计方法。我们将在编码部分看到这一点。通过计算各自的损失，训练神经网络在某些时期的运行。...: 这个功能将用来测试我们的代理的知识，并返回一集的总报酬。...现在让我们看看你的代理不学习的原因和一些提示。执行时需要注意的事项在编写RL时，需要记住以下几点。神经元的数量，隐藏层，学习速率对学习有巨大的影响。张量和数组的形状应该是正确的。.../abs/1707.06347 PPO相关经典论文下载，请在公众号回复：20201203 PPO视频讲解，B站视频（英文字幕）https://www.bilibili.com/video/BV1NW411U7ML

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经典算法

一、给定数轴上点，寻找一个点到其他点的距离之和最小\ 给你一个数轴上的许多个点，让你寻找一个点A，使得A到其他所有数轴上的点的距离之和最短毫无疑问，当数轴上的点的数量是偶数的时候，A取在数轴上所有点按照其坐标排列...，排在最中间的两个点中间，当数轴上的点的数量是奇数的时候，A取这些所有点按照其坐标排列，排在最中间的点当取好A之后求所有点到其距离之和即可牛牛有4根木棍,长度分别为a,b,c,d。...羊羊家提供改变木棍长度的服务,如果牛牛支付一个硬币就可以让一根木棍的长度加一或者减一。牛牛需要用这四根木棍拼凑一个正方形出来,牛牛最少需要支付多少硬币才能让这四根木棍拼凑出正方形。...输入描述: 输入包括一行,四个整数a,b,c,d(1 ≤ a,b,c,d ≤ 10^6), 以空格分割输出描述: 输出一个整数,表示牛牛最少需要支付的硬币输入例子1: 4 1 5 4 输出例子1:

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经典算法

1 支持向量机知识点：SVM模型推导、核函数、SMO算法问题：在空间上线性可分的两类点，分别向SVM分类的超平面做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗？...本文旨在找到一组参数满足训练误差为0，且是SVM模型的一个解问题：加入松弛变量的SVM的训练误差可以为0吗？使用SMO算法训练的线性分类器并不一定能得到训练误差为0的模型。...常用的决策树算法有ID3，C4.5，CART，它们构建所使用的的启发式函数各是什么？除了构建准则之外，它们之间的区别于联系是什么？...预剪枝具有思想直接、算法简单、效率高等特点，适合解决大规模问题。但如何准确地估计何时停止树的生长，针对不同问题会有很大差别，需要一定经验判断。...后剪枝的核心思想是让算法生成一颗完全生长的决策树，然后从最底层向上计算是否剪枝。剪枝过程将子树删除，用一个叶子结点替代，该结点的类别同样按照多数投票的原则进行判断。

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最经典的黑客入门教程

二、服务器与客户端：　　最简单的网络服务形式是：若干台电脑做为客户端，使用一台电脑当作服务器，每一个客户端都具有向服务器提出请求的能力，而后由服务器应答并完成请求的动作，最后服务器会将执行结果返回给客户端电脑...五、漏洞：　　漏洞就是程序中没有考虑到的情况，例如最简单的“弱口令”漏洞是指系统管理员忘记屏蔽某些网络应用程序中的账号；Perl程序漏洞则可能是由于程序员在设计程序的时候考虑情况不完善出现的“让程序执行起来不知所措...网络上最长使用的是设置个人密码、使用DES加密锁，这两种加密方式分别可以完成用户登陆系统、网站、电子邮件信箱和保护信息包的工作，而黑客所要进行的工作，就是通过漏洞、暴力猜测、加密算法反向应用等方式获得加密档案的明文...五、密码破解：　　网络安全得以保证的最实用方法是依靠各种加密算法的密码系统，黑客也许可以很容易获得一份暗文密码文件，但是如果没有加密算法，它仍然无法获得真正的密码，因此使用密码破解类软件势在必行，利用电脑的高速计算能力...六、欺骗：　　如果希望获得上面提到的明文密码，黑客需要对暗文进行加密算法还原，但如果是一个复杂的密码，破解起来就不是那么简单了。但如果让知道密码的人直接告诉黑客密码的原型，是不是更加方便？

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requests：Python最经典的http库

设计HTTP最初的目的是为了提供一种发布和接收HTML页面的方法，HTTP是一种基于"请求与响应"模式的、无状态的应用层协议。...互联网上的每一个文件都有一个唯一的 URL，它包含的信息指出文件的位置以及浏览器应该怎么处理它 URL 的一般语法格式为： protocol://host[:port]/path/[?...的默认端口为80 path 路径，由零或多个 ‘/’ 符号隔开的字符串，一般用来表示主机上的一个目录或文件地址 query 参数，以键值对的形式通过 & 来连接 fragment 片段，# 后面内容常见于链接...位置资源的响应消息报告，即获得资源的头部信息 POST 请求向URL位置的资源后附加新的消息 PUT 请求向URL位置存储一个资源，覆盖原URL位置的资源 PATCH 请求局部更新URL位置的资源,即改变该处资源的部分内容...网页的头信息，对应HTTP中的HEAD方法 requsts.put() 向html提交put方法，对应HTTP中的PUT方法 requsts.patch() 向html网页提交局部请求修改的的请求，对应

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最经典的线性回归模型参数估计算法——最小二乘

说的直白一点，当我们确定了一组数的模型之后，然后想通过最小二乘的办法来确定模型的参数。举个两变量（一个自变量、一个因变量）线性回归的例子来说明一下，如下面所示一堆散点图。 ?...像选美比赛一样，台子下面需要几个举牌的评委。那我们就想到用这样一种办法，在这些可能的直线中，我们求训练样本的那些点到直线之间的距离的和。...公式最后的ei是因为我们使用线性模型没法精准的描述实际的训练的点，就只好用个随机变量把差值表示出来。 ?...那这个实际的y和我们预测的Xβ之间的距离是这样的： ? 公式4 我们要想办法在β的可能取值中找到一组特殊的β，使得上面这个式子的值最小。...然后验证一下这个驻点是不是最值点，如果是的话。bingo，搞定。公式4对β求偏导之前先展开： ? 公式5 公式5对β求偏导，然后令偏导为0，得到下面的公式： ? 公式6 可以求出β为： ?

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经典算法题：排序算法

15,20,21,25,27,35,47,68,84 请问采用的是以下哪种排序算法（） A....快速排序题目解析这道题目很好的考察了大家对排序方法过程的理解程度。...对于题目给出的四个选项，很容易就能排除选择排序，因为对于选择排序而言它的操作是第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（...大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。...20,15,21,25,47,27,68,35,84 序列中 20 不是最小的记录，故排除选择排序。接下来的三个选项实际上挺难抉择的，我们首先来回顾一下它们三个的动画。 ? 希尔排序 ?

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Python经典算法

算法实现 #0 GitHub https://github.com/Coxhuang/Python-DataStructure #1 环境 Python3.7.3 #2 开始 ?...规律如果台阶只有一级，只有一种走法；如果台阶有两级，走法有两种；如果台阶有N级，最后跳上第N级的情况，要么是从N-2级直接跳两级台阶，或者从第N-1级跳一级台阶，所以台阶有N级的方法数等于跨到N-2级台阶的方法数加上跨到...求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。规律 ?...这里的f(n) 代表的是n个台阶有一次1,2,…n阶的跳法数。...思路 f(N) : 第N个月兔子的总数 f(Nbefore) : 第N个月之前出生的兔子 f(Nnew) : 第N个月出生的兔子 f(N) = f(Nbefore) + f(Nnew

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经典算法之bitmap算法

概述本文将讲述Bit-Map算法的相关原理,Bit-Map算法的一些利用场景，例如BitMap解决海量数据寻找重复、判断个别元素是否在海量数据当中等问题.最后说说BitMap的特点已经在各个场景的使用性...Bit-Map算法先看看这样的一个场景：给一台普通PC，2G内存，要求处理一个包含40亿个不重复并且没有排过序的无符号的int整数，给出一个整数，问如果快速地判断这个整数是否在文件40亿个数据当中？...要快速的解决这个问题最好的方案就是将数据搁内存了，所以现在的问题就在如何在2G内存空间以内存储着40亿整数。...如果找到它的索引号，又怎么定位它的位置呢。Index(N)代表N的索引号，Position(N)代表N的所在的位置号。...2、给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？

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网络最经典命令行

、域及当前用户名（追捕的工作原理）　　ping －a IP －t ，只显示NetBios名　　nbtstat -a 192.168.10.146 比较全的 5.netstat -a 显示出你的计算机当前所开放的所有端口...　　netstat -s -e 比较详细的显示你的网络资料，包括TCP、UDP、ICMP 和 IP的统计等 6.探测arp绑定（动态和静态）列表，显示所有连接了我的计算机，显示对方IP和MAC...要显示指定 IP 地址的 ARP 缓存项，请使用带有 InetAddr 参数的 arp -a，此处的 InetAddr 代表指定的 IP 地址。...对于指定的接口，要删除表中的某项，请使用 IfaceAddr 参数，此处的 IfaceAddr 代表分配给该接口的 IP 地址。...如果在没有参数的情况下使用，则 at 列出已计划的命令。

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经典排序算法

经典排序算法一、介绍作为入门级基本算法，徒手写出是基本要求，下面列取几种基本的算法实现。...import java.util.Random; /** * 冒泡算法 */ public class Demo01 { public static void main(String[]...，如果一个很小的数出现在了最末的位置，那只是插入排序的效率将会大大降低。...三、最后想说的话排序算法是最基本的算法，上面几个排序的方法，总的来说，用到了遍历、递归、双指针（双下标）这样的方法，也可以算初步找回以前刷算法题的感觉。...对应代码，已丢至码云，后续的算法题我也会在此进行更新我是半月，祝你幸福！

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最懒惰的算法—KNN

总第77篇本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素：通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法：通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。

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关于堆栈的讲解(我见过的最经典的)

一、预备知识—程序的内存分配一个由c/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分 1、栈区（stack）— 由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。...3、全局区（静态区）（static）—，全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域，未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域。...堆是由new分配的内存，一般速度比较慢，而且容易产生内存碎片,不过用起来最方便....2.5 堆和栈中的存储内容栈：在函数调用时，第一个进栈的是主函数中后的下一条指令（函数调用语句的下一条可执行语句）的地址，然后是函数的各个参数，在大多数的C编译器中，参数是由右往左入栈的，然后是函数中的局部变量...注意静态变量是不入栈的。当本次函数调用结束后，局部变量先出栈，然后是参数，最后栈顶指针指向最开始存的地址，也就是主函数中的下一条指令，程序由该点继续运行。

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快速评估MPC5744P的ADC功能

在嵌入式产品设计中，很多都会用到ADC模块外设，负责模拟量的采集，例如电机电流，电池电压，电机温度等，驱动层提供可配置的ADC采集功能，通道可选，触发方式可选。...加入我们使用MPC5744片子的ADC0模块以下通道来评估下ADC功能。...编译无误后，可以测试，通过测试AD通道的电位器，计算和采集到的AD值接近，证明ADC功能没有问题，还可以优化，添加更多接口，供项目使用。 ?

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纯干货|最经典的STM32概述！

支持大型嵌入式操作系统 R:用于高端的嵌入式系统，要求实时性的 M:用于深度嵌入的、单片机风格的系统中 3、Cortex-M3处理器的舞台高性能+高代码密度+小硅片面积，使得CM3大面积地成为理想的处理平台...内部的数据路径是 32位的，寄存器是 32位的，存储器接口也是 32 位的。CM3 采用了哈佛结构，拥有独立的指令总线和数据总线，可以让取指与数据访问并行不悖。...比较复杂的应用可能需要更多的存储系统功能，为此CM3提供一个可选的MPU，而且在需要的情况下也可以使用外部的 cache。另外在CM3中，Both小端模式和大端模式都是支持的。...引入两个模式的本意，是用于区别普通应用程序的代码和异常服务例程的代码——包括中断服务例程的代码。 Cortex-M3 的另一个侧面则是特权的分级——特权级和用户级。...既加速了中断的响应，也再不需要汇编语言代码了。 NVIC支持对每一路中断设置不同的优先级，使得中断管理极富弹性。最粗线条的实现也至少要支持 8级优先级，而且还能动态地被修改。

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Acrobat最经典的版本：PDF编辑器Acrobat 2021经典版，下载

Adobe Acrobat Pro DC 2021是一款非常好用且功能强大的PDF专业制作软件，Acrobat DC可利用Photoshop强大的图像编辑功能，将任何纸质文件转换为可编辑的电子文件，用于传输...、签字，欢迎有需要此款工具的朋友们下载。...如果你习惯使用的浏览器是谷歌浏览器，那么你也可以使用Acrobat在Chrom中的扩展程序，可以通过URL网址直接生成和网页格局一致的PDF文件，可以实现格式转换、PDF文件体积压缩、快速在线填写和签署任何...直接编辑在编辑的状态下，PDF页面当中的所有元素都可以直接进行移动或者修改，解决了大部分PDF编辑器不支持文档修改的问题。...编辑扫描文档由于 Acrobat 软件当中含有光学字符识别 (OCR)，即使是用手机随便拍的一张照片，打开编辑PDF之后，也可以直接在上面修改。喜欢的话欢迎转发评论点赞，谢谢。

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