Knuth不僅僅是傑出的programmer，同時也是世界聞名的數學家和演算法的專家。他的經典巨著The Art of Computer Programming裡頭寫的是他畢生研究演算法和程式設計的精華
標簽： programmer Knuth
上傳時間： 2013-12-13
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Knuth不僅僅是傑出的programmer，同時也是世界聞名的數學家和演算法的專家。他的經典巨著The Art of Computer Programming裡頭寫的是他畢生研究演算法和程式設計的精華
標簽： programmer Knuth
上傳時間： 2013-12-22
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Knuth不僅僅是傑出的programmer，同時也是世界聞名的數學家和演算法的專家。他的經典巨著The Art of Computer Programming裡頭寫的是他畢生研究演算法和程式設計的精華
標簽： programmer Knuth
上傳時間： 2014-01-17
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Knuth不僅僅是傑出的programmer，同時也是世界聞名的數學家和演算法的專家。他的經典巨著The Art of Computer Programming裡頭寫的是他畢生研究演算法和程式設計的精華
標簽： programmer Knuth
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：zhaiyanzhong
讀入輸入的n的大小，n個字符串，和權值建立哈弗曼樹，并進行哈夫曼編碼
標簽： C語言哈弗曼樹
上傳時間： 2019-11-16
上傳用戶：zlmzlm
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
蟻群算法基本模型STEP1（外循環）若滿足算法停止規則，停止計算，輸出計算得到的最好解給定外循環的最大數目，表明有足夠的螞蟻工作當前最優解連續K次相同而停止，K是給定的整數，表示算法已收斂◆給定優化問題的下界和誤差值，當算法得到的目標值同下界之差小于給定的誤差值時，算法終止否則使螞蟻s（1≤s≤m）從起點出發，用L（S）表示螞蟻S行走的城市集合，初始L（s）為空集。設m只螞蟻在圖的相鄰節點間移動，協作異步地得到解。螞蟻計算出下一步所有可達節點的一步轉移概率，并按此概率實現一步移動，依此往復。一步轉移概率由圖中每條邊上的兩類參數決定：信息素值、可見度（即先驗值）。信息素的更新有2種方式：揮發——所有路徑上信息素以一定比率減少增強——給評價值“好”（有螞蟻走過）的邊增加信息素蟻群算法基木模型令我們以求解平面上n個城市的TSP問題（1，2，…，n）表示城市號為例說明ACA的模型。n個城市的TSP問題就是尋找通過n個城市各次且最后回到出發點的最短路徑蟻群算法研究現狀令ACA是模擬自然界中真實蟻群的覓食行為而形成的一種模擬進化算法。10年多來的研究結果已經表明：ACA用于組合優化具有很強的發現較好解的能力，具有分布式計算易于與其他方法相結合、魯棒性強等優點，在動態環境下也表現出高度的靈活性和健壯性。在求解TSP、QAP問題方面，與遺傳算法、模擬退火算法等算法比較，ACA仍是最好的解決方法之一。
標簽： 螞蟻算法
上傳時間： 2022-03-10
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整流二極管和穩壓二極管的參數及選擇原則電子愛好者經常要用二極管。二極管具有單向導電性， 主要用于整流、穩壓和混頻等電路中。本文介紹整流二極管和穩壓二極管的參數及選擇原則。(一)整流二極管的主要參數1.IF— 最大平均整流電流。指二極管長期工作時允許通過的最大正向平均電流。該電流由PN 結的結面積和散熱條件決定。使用時應注意通過二極管的平均電流不能大于此值， 并要滿足散熱條件。例如1N4000 系列二極管的IF 為1A。2.VR — 最大反向工作電壓。指二極管兩端允許施加的最大反向電壓。若大于此值， 則反向電流(IR)劇增，二極管的單向導電性被破壞， 從而引起反向擊穿。通常取反向擊穿電壓(VB) 的一半作為(VR)。例如1N4001 的VR 為50V，1N4007 的VR 為1OOOV.3.IR— 反向電流。指二極管未擊穿時反向電流值。溫度對IR 的影響很大。例如1N4000 系列二極管在100°C 條件IR 應小于500uA; 在25°C 時IR 應小于5uA 。4.VR — 擊穿電壓。指二極管反向伏安特性曲線急劇彎曲點的電壓值。反向為軟特性時， 則指給定反向漏電流條件下的電壓值。
上傳時間： 2022-06-26
上傳用戶：xsr1983
基于51無刷電機控制器，制作簡單，仿真已經實驗成功。此驅動電路采用以3片IR2110為中心的6個N溝道的MOSFET管組成的三相全橋逆變電路，僅對上橋臂功率MOSFET管進行PWM調制的控制方式。其輸入是以功率地為地的PWM波，送到IR2110的輸入端口，輸出控制N溝道的功率驅動管MOSFET的開關，由此驅動無刷直流電動機。
上傳時間： 2022-07-02
上傳用戶：XuVshu
文將簡要地介紹基于Lattice FPGA（XO2/XO3/ECP3/ECP5/CrossLink）器件的，MIPI CSI/DSI調試心得。如有不足，請指正。第一步、確認硬件設計、接口連接1.1、可以使用示波器測量相關器件的MIPI輸出信號（可分別在靠近輸出端和靠近接收器件接收端測量，進而分析信號傳輸問題），來確認信號連接是否正常；1.2、如信號質量較差（衰減嚴重、反射現象等等），請先檢查器件焊接是否牢靠，傳輸線上阻抗是否匹配等；1.3、如果信號一切正常，但是仍然無法找到SoT（B8），請確認差分線PN是否接反了；注：Lattice FPGA暫時未支持NP翻轉功能，不能通過軟件設置，實現類似SerDes支持的PN翻轉功能。1.4、針對非CrossLink器件，請檢查電路連接是否正確。具體請參考本文附件，以及Lattice各個器件的相關手冊；1.5、如果是MIPI N進1出的設計（N合一），建議各個輸入器件采用用一個時鐘發生器（晶振），即同源。同時FPGA MIPI Tx所需要的時鐘源，最好也與其同源。如果不同源，建議Tx的時鐘要略高于Rx的時鐘（如Pixel Clock）；1.6、如果條件允許，可以通過示波器分析眼圖，以獲得更多的信號完整性信息。
上傳時間： 2022-07-19
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