08 2017 档案
摘要：递归算法 1、递归的定义 递归就是子程序（或函数）直接调用自己或通过一系列调用语句间接调用自己，是一种描述问题和解决问题的基本方法。 递归常与分治思想同时使用，能产生许多高校的算法。递归常用来解决结构相似的问题。所谓结构相似，是指构成原问题的子问题与原问题在结构上相似，可以用类似的方法解决。具体地，
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摘要：1. 模板工程的创建(超级详细版，使用的是keil 4.5版本) 1.1创建工程目录 良好的工程结构能让文件的管理更科学，让开发更容易更方便，希望大家养成良好的习惯，使用具有合理结构的工程目录，当你着手于较大的软件项目时，类别分明，层次合理的工程目录结构会让你的开发管理化繁为简。 (1)首先在一个目
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摘要：STM32的每个I/O口都由7个寄存器控制：2个32位端口配置寄存器CRL和CRH;2个32位的数据寄存器IDR和ODR；1个32位的置位复位寄存器BSRR；1个16位的复位寄存器BRR；1个32位的锁存寄存器LCKR；最常用的有4个:CRL/CRH/IDR/ODR;因此通常情况下只需要配置好以上四
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摘要：函数式编程作为结构化编程的一种，正在受到越来越多的重视。工程中不在只是面向对象编程，更多的人尝试着开始使用函数式编程来解决软件工程中遇到的问题。 什么是函数式编程？在维基百科中给出了详细的定义，函数式编程（英语：functional programming）或称函数程序设计，又称泛函编程，是一种编程
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摘要：先说python2 再说python3 编码应用比较多的场景应该是爬虫了，互联网上很多网站用的编码格式很杂，虽然整体趋向都变成utf-8，但现在还是很杂，所以爬网页时就需要你进行各种编码的转换，不过生活正在变美好，期待一个不需要转码的世界。
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摘要：位绑定的概念：对于51单片机只有8位，对于M3来说，有32位，也就是说把32位中的某一位通过一个简单的地址的变换的算法来实现对该位的操作，它能够映射到一个地址的空间，也就是说一个位它占一个地址，就好比如把惠州放在广东省的某一个地址，叫做惠州市，通过搭去惠州的车票就可以来到惠州市这个地址，别去东莞哈、
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摘要：在论坛上看到了用Python登录微信并实现自动签到，才了解到一个新的Python库： itchat 库文档说明链接在这： itchat 我存个档在我网站（主要是我打开很慢），以便以后阅读。 0x01 Start 最简单的回复 通过如下代码，可以完成回复所有文本信息（包括群聊）。 常用消息的配置 it
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摘要：与其他语言相同，在python中，try/except语句主要是用于处理程序正常执行过程中出现的一些异常情况，如语法错误（python作为脚本语言没有编译的环节，在执行过程中对语法进行检测，出错后发出异常消息）、数据除零错误、从未定义的变量上取值等；而try/finally语句则主要用于在无论是否发
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摘要：推挽输出:可以输出高,低电平,连接数字器件;推挽结构一般是指两个三极管分别受两互补信号的控制,总是在一个三极管导通的时候另一个截止. 开漏输出:输出端相当于三极管的集电极. 要得到高电平状态需要上拉电阻才行. 适合于做电流型的驱动,其吸收电流的能力相对强(一般20ma以内). 我们先来说说集电极开路
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摘要：Python正则表达式 正则表达式是一个特殊的字符序列，它能帮助你方便的检查一个字符串是否与某种模式匹配。 Python 自1.5版本起增加了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式。 re 模块使 Python 语言拥有全部的正则表达式功能。 compile 函数根据一个模式字符串和可选
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摘要：转载请注明原文地址：http://blog.csdn.net/milado_nju # HTML解析和DOM ## 概述 前面介绍了很多眼花缭乱的新技术，关于渲染，关于硬件加速，关于布局，关于其他很多，同大家一样，我也花了很多时间来消化它们。本章介绍稍微基础些的话题（本系列的写作顺序完全是随心所欲地
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摘要：软件框架讲解 作者：nieyong 飞控源代码部分，都是属于一砖一瓦敲出来的。没有使用实时操作系统（RTOS），我们称之为裸机代码，托管在Github上，名字为crazepony-firmware-none，尾缀none表示未使用操作系统裸跑的意思。 那么，现在就结合裸机代码，来说说Crazepon
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摘要：Python中 sys.argv[]的用法简明解释 因为是看书自学的python,开始后不久就遇到了这个引入的模块函数，且一直在IDLE上编辑了后运行，试图从结果发现它的用途，然而结果一直都是没结果，也在网上查了许多，但发现这个问题的比较详细的解释只有一个版本，大部分都是转裁和复制的。给的都是简明p
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摘要：一、stm32的pwm输出引脚是使用的IO口的复用功能。 二、T2~T5这4个通用定时器均可输出4路PWM——CH1~CH4。 三、我们以tim3的CH1路pwm输出为例来进行图文讲解(其它类似)，并在最后给出tim3的ch1和ch2两路pwm输出的c代码（已在STM32F103RBT6上测试成功，
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摘要：1.1 I2C总线知识 1.1.1 I2C总线物理拓扑结构 I2C 总线在物理连接上非常简单，分别由SDA(串行数据线)和SCL(串行时钟线)及上拉电阻组成。通信原理是通过对SCL和SDA线高低电平时序的控制，来 产生I2C总线协议所需要的信号进行数据的传递。在总线空闲状态时，这两根线一般被上面所接
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摘要：这篇文章主要介绍加速度计和陀螺仪的数学模型和基本算法，以及如何融合这两者，侧重算法、思想的讨论
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摘要：The Problem of Overfitting 解决方法：预先挑选特征; 正则化 Consider the problem of predicting y from x ∈ R. The leftmost figure below shows the result of fitting a y
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摘要：Multiclass Classification: One-vs-all Now we will approach the classification of data when we have more than two categories. Instead of y = {0,1} we w
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摘要：高级优化在octave中有封装函数，需要代价函数和每个theta对应代价函数的偏导实现，算是一个比较高级的梯度下降算法，免除人·工设定学习率
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摘要：分类 为了尝试分类，一种方法是使用线性回归，并将大于0.5的所有预测映射为1，全部小于0.5作为0.然而，该方法不能很好地进行，因为分类实际上不是线性函数。 分类问题就像回归问题一样，只是我们现在想要预测的值只有少量的离散值。现在，我们将重点介绍二进制分类问题，其中y只能取两个值0和1.（我们所说的
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摘要：转载自：http://blog.csdn.net/nemol1990/article/details/45131603 鉴于某些原因，笔者无法修改原先已经发表的部分博客文章，在这里笔者将先前设计的微型四轴工程代码开源，下载地址：github.com/yzhajlydy 正文开始：这篇文章分为三个部分
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摘要：鉴于串级PID在pixhawk系统中的重要性，无论是误差的补偿，如姿态解算；还是控制的实现，如姿态控制，位置控制，靠的都是串级的pid，这里我们先对串级pid做一个介绍，后面会再接着分析，姿态的控制以及位置的解算和控制。他们的分析都还将从原理框图和源码注释上说明，就是把自己平时的一点整理与大家交流一下，也希望大神能带我飞。
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摘要：给四轴调了好久的PID，总算是调好了，现分享PID参数整定的心得给大家，还请大家喷的时候手下留情。
首先说明一下，这篇文章的主旨并不是直接教你怎么调，而是告诉你这么调有什么道理，还要告诉大家为什么‘只’使用PID的四轴会在飞行中震荡，告诉大家为什么光使用PID并不能实现对四轴姿态‘足够好’的控制。文章中还是涉及了不少自控原理和其他控制相关的姿势，没有一点底子的话确实会看着很困惑（不然那么些人花好几年学控制还有什么意义？）。如果你只想知道结论的话，直接看文章开头和结尾部分就好了（作者也支持大家这么做，这样被喷的几率就小了=_=）。
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摘要：1．简介(Brief Introduction) 在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！ 卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首
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摘要：1. 三角函数直接解算欧拉角+互补滤波+单级PID版本效果：简单暴力，但是补滤波效果差，单级PID响应慢，打舵跟随效应差。2. 三角函数直接解算欧拉角+卡尔曼滤波+单级PID版本效果：卡尔曼滤波噪声偏大，滞后略微严重，单级PID难操作，打舵响应慢，跟随效应差。不过比较适合初学四轴的人，难度比四元数加
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摘要：深入浅出无人机姿态，欧拉角，四元数，指数表示及数据转换与程序实现
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摘要：在这篇文章中我会尝试用简单的方式去解释四元数的概念，即用可视化的方式解释四元数以及几种对四元数的操作。我将把矩阵、欧拉角和四元数放在一起比较，并解释什么时候该用四元数、什么时候该用欧拉角或矩阵。
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摘要：Normal Equation Note: [8:00 to 8:44 - The design matrix X (in the bottom right side of the slide) given in the example should have elements x with sub
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摘要：Features and Polynomial Regression We can improve our features and the form of our hypothesis function in a couple different ways. We can combine mult
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摘要：Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling（特征尺度） 调整处理X的范围，以提高梯度下降效果和减小迭代次数，加快了下降速度。 Note: [6:20 - The average size of a house is 1000 but 100 is
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摘要：Gradient Descent For Multiple Variables The gradient descent equation itself is generally the same form; we just have to repeat it for our 'n' feature
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摘要：图形化： 创造矩阵基本函数： 选定矩阵中的元素： 矩阵性质查询： 矩阵合并： 矩阵逻辑运算： 条件判断： while：
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