共享单车数据集（Capital Bikeshare）

李宏毅视频课作业3-食物分类任务使用的微型数据集。

ncnn量化int所需的校准图像

新手入门必备，可以尝试一下，这里可以直接用自己的数据集替换掉就好了，也可以私信我进行替换！

毫米波雷达与相机联合标定体验版。半开源代码。在Ubuntu16.04和18.04已测试。校准原理： https://blog.csdn.net/hgz_gs/article/details/114288657

chatGPT是由OpenAI训练的一款大型语言模型，最新版为GPT3.5（公开版）和GPT4.0（PLUS会员版本）它能够生成类似于人类写作的文本。您只需要给出提示或提出问题，它就可以生成你想要的东西。在此文章中，您将找到可与 ChatGPT 一起使用的各种提示。我们已经根据OpenAI给的官方接口，开发出国内应用ChatGPT小程序，目前接口为GPT3.5，待官方API接口开放后，将会升级至GPT4.0。类别：学术论文、创意写作、内容创作、商业写作、学术编辑、翻译、数据分析、技术文档、教育培训、网站内容、研究咨询、演讲稿、个人陈述、简历和求职信、广告文案、SEO优化、社交媒体、新闻稿、多语言翻译等

压缩包中包括了斯坦福公开课cs231n课后的作业(未做), 以及需要使用的数据集 都打包在一起了就需要要费劲找了(*^▽^*)还有一个课件在另一个包里, 因为太大了一起传不了

基于改进蚁群算法的多机器人路径规划算法优化研究：去除冗余点，实现平滑路径与实时动态调整,《基于改进蚁群算法与多机器人动态路径规划技术研究：去冗平滑全局局部路径优化算法实现及代码解析》,改进蚁群算法多机器人路径规划算法 改进蚁群算法+去除多余冗点(路径平滑)+全局和局部多移动机器人实时动态规划。代码注释完全易懂，效果请看下图。预先声明：该程序为版权所述，仅供学习参考使用，蚁群算法 动态窗口法 dwa 多机器人 路径规划算法基于改进蚁群算法实现静态已知障碍物避障，基于动态窗口算法实现静态未知障碍物避障，动态未知障碍物避障,核心关键词：改进蚁群算法; 多机器人路径规划算法; 去除多余冗点; 路径平滑; 全局和局部动态规划; 实时性; 障碍物避障; 静态已知障碍物避障; 动态窗口法(DWA); 多机器人。,优化蚁群算法：多机器人路径规划与障碍物避障系统

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基于Simulink的模糊与神经网络混合控制策略研究：PID、模糊PID、自适应模糊控制及神经网络模糊PID控制器的仿真分析,基于Simulink的模糊与神经网络混合控制策略研究与应用：从PID到自适应模糊与神经网络模糊PID控制器的仿真与解析,基于simulink的PID,模糊PID，模糊控制，自适应模糊控制及神经网络模糊PID控制器的控制仿真模糊控制是一种基于经验的控制策略，它可以用来控制非线性和复杂的系统。模糊控制器通常包括模糊化、规则库、推理、去模糊化等四个主要步骤。在模糊化阶段，将输入变量和输出变量转化为模糊集合，即将他们映射到模糊集合上。这样可以将连续的变量转化为离散的变量，便于后续的控制处理。在规则库阶段，设定一些规则，用来描述输入变量和输出变量之间的关系。在推理阶段，将输入变量和规则库中的规则进行匹配，得到一个模糊输出变量。在去模糊化阶段，将模糊输出变量映射到实际控制量上，得到一个具体的控制量。神经网络控制是一种基于学习的控制策略，它可以通过训练数据自适应地调整控制器的权值，以便实现更好的控制效果。神经网络控制器通常包括输入层、隐层、输出层等几个主要部

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