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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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融合 PSO 的改进鲸鱼优化算法(PSO‑ImWOA)无人机三维航迹规划研究(Python代码实现)
融合 PSO 的改进鲸鱼优化算法(PSO‑ImWOA)无人机三维航迹规划研究(Python代码实现)内容概要:本文研究了融合粒子群优化算法(PSO)的改进鲸鱼优化算法(PSO-ImWOA),并将其应用于无人机三维航迹规划问题。通过结合PSO的全局搜索能力和鲸鱼优化算法(WOA)的局部开发能力,提出了一种改进的混合优化策略,旨在提升航迹规划的精度与效率,确保无人机在复杂三维环境中能够规避障碍物、降低飞行能耗并提高路径安全性。文中详细阐述了算法的设计思路、数学模型构建、关键参数设置及Python代码实现过程,展示了该算法相较于传统方法在收敛速度和寻优能力方面的优越性。 适合人群:具备一定编程基础和优化算法背景,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化相关方向的科研人员及工程技术人员。 使用场景及目标:①解决复杂三维环境下的无人机航迹规划问题;②提升智能优化算法在路径规划中的收敛性与稳定性;③为多智能体协同路径优化提供算法支持与实现参考。 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解算法实现细节,并可根据具体应用场景调整环境模型与约束条件,进一步优化算法性能。
5b439校园一卡通管理系统0_springboot+vue.zip
项目资源包含:可运行源码+sql文件+ 源码都是精心调试,可以有偿支持部署,谢谢支持。 适用人群:学习不同技术领域的小白或进阶学习者;可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 项目具有较高的学习借鉴价值,也可拿来修改、二次开发。 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主看到后会第一时间及时解答。 开发语言:Java 框架:SpringBoot 技术:Vue JDK版本:JDK8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat12 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven3.3.9 系统是一个很好的项目,结合了后端(Spring Boot)、前端(Vue.js)技术,实现了前后端分离。
基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning 算法研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文聚焦于“基于密集型复杂城市场景下求解无人机三维路径规划的Q-learning算法研究”,结合Matlab代码实现,系统探讨了在高密度、高动态的城市三维空间中,如何利用Q-learning强化学习算法实现无人机的安全、高效航迹规划。研究充分考虑城市环境中建筑物密集、空域受限、障碍物动态变化等特点,构建合理的状态空间、动作策略与奖励函数,通过强化学习机制自主学习最优路径,有效规避障碍并优化飞行性能。文章涵盖算法设计、环境建模、仿真流程与结果分析全过程,属于EI期刊级别研究成果的高质量复现,兼具理论深度与工程实践价值。; 适合人群:具备人工智能、自动控制、路径规划或无人机系统相关基础知识的硕士、博士研究生及科研人员,特别适用于从事强化学习在无人系统中应用研究的技术人员; 使用场景及目标:①为复杂城市环境下无人机自主导航与动态避障提供算法设计与实现方案;②支撑Q-learning在三维连续空间路径规划中的教学与科研实践;③辅助高水平论文复现、算法对比与改进创新; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码同步运行与调试,按照文档结构逐步学习,重点理解状态表示、奖励函数设计与收敛机制,并可进一步拓展至多智能体协同、复杂动态障碍等更高级场景。
Web安全DVWA漏洞靶场实战指南:从环境搭建到高危漏洞攻防的全流程技术解析与企业安全衔接
内容概要:本文系统讲解了DVWA(Damn Vulnerable Web Application)漏洞靶场的完整实战流程,涵盖从环境搭建到核心漏洞攻防、进阶绕过技巧及企业安全衔接的全过程。通过Docker和传统方式部署DVWA,详细演示SQL注入、XSS跨站脚本、文件上传等OWASP Top10高频漏洞在Low至Impossible四个安全级别下的手工挖掘与工具辅助利用方法,并提供可落地的修复方案。同时介绍Burp Suite、Sqlmap等工具的高级应用、WAF绕过技巧以及自定义漏洞配置,帮助读者实现从理论到实战的转化,最终对接企业级Web安全防护体系。; 适合人群:具备基本Web开发知识、对网络安全感兴趣的初学者及1-3年工作经验的安全从业人员;适合准备从事渗透测试、漏洞挖掘或安全开发的技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握SQL注入、XSS、文件上传等常见漏洞的手工挖掘与防御实现;② 学习使用Burp Suite、Sqlmap等主流安全工具进行自动化渗透与绕过检测;③ 理解企业级防护机制(如参数化查询、输入过滤、WAF)的设计逻辑,提升实际攻防能力; 阅读建议:此资源以“做中学”为核心,建议边阅读边动手实践,在本地环境中部署DVWA并逐项复现漏洞案例,重点对比各安全级别的防御差异,深入理解漏洞原理与修复思路,避免仅停留在理论层面。
带标注信息的交通信号灯识别数据集,支持yolo8,可识别左转灯,红绿黄灯,识别率81%
数据集图片和标注信息可以点击博客查看:https://backend.blog.csdn.net/article/details/159987460 下载数据集之后解压到当前文件夹,然后将 我的仓库 https://gitcode.com/pbymw8iwm/YOLOProject里的训练模型脚本复制到文件夹下,假设你使用的是yolov8来训练你就用 python train_yolov8.py ,如果不会训练或者没有GPU显卡,可以联系作者付费训练
5b339非遗文化传承与推广平台系统0_springboot+vue.zip
项目资源包含:可运行源码+sql文件+ 源码都是精心调试,可以有偿支持部署,谢谢支持。 适用人群:学习不同技术领域的小白或进阶学习者;可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 项目具有较高的学习借鉴价值,也可拿来修改、二次开发。 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主看到后会第一时间及时解答。 开发语言:Java 框架:SpringBoot 技术:Vue JDK版本:JDK8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat12 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven3.3.9 系统是一个很好的项目,结合了后端(Spring Boot)、前端(Vue.js)技术,实现了前后端分离。
最优控制项目,CMU 16-745最优控制和强化学习项目 matlab代码.rar
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基于ChatGLM-6B大语言模型使用LoRA低秩适配技术进行高效参数微调实现思想钢印植入与定制化对话生成以及传统NLP任务对比实验的轻量化训练方案_包含ChatGLM预训练模型权.zip
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3个不同花色牡丹花瓣的活性成分数据集
牡丹是我国传统花卉植物,其花瓣营养物质种类丰富,功能性成分含量高,是一种极具应用价值的新食品资源。为了探究牡丹花瓣的特征和潜在的价值,采用超高效液相色谱-串联质谱技术结合非靶代谢组学方法,对3个不同花色牡丹品种(白色‘凤丹’、黄色‘海黄’和粉色‘日向’)的花瓣活性成分进行鉴定建立了3个不同花色牡丹花瓣的活性成分数据集,在正负离子模式下共鉴定注释到共16类1 256个代谢物。利用单维分析t检验和多维分析筛选各组间的黄酮类、萜类和生物碱显著差异代谢物,本数据集可为分析及评价3种不同花色牡丹品种花瓣活性成分提供数据支持。
5b419冷链运输生鲜销售系统0_springboot+vue.zip
项目资源包含:可运行源码+sql文件+ 源码都是精心调试,可以有偿支持部署,谢谢支持。 适用人群:学习不同技术领域的小白或进阶学习者;可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 项目具有较高的学习借鉴价值,也可拿来修改、二次开发。 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主看到后会第一时间及时解答。 开发语言:Java 框架:SpringBoot 技术:Vue JDK版本:JDK8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat12 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven3.3.9 系统是一个很好的项目,结合了后端(Spring Boot)、前端(Vue.js)技术,实现了前后端分离。
5b446游泳用品专卖店系统0_springboot+vue.zip
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基于单片机的智能电能表.rar
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5b365基于springboot+vue冷饮研发管理系统0.zip
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Matlab软件包通过梯度下降和不精确的ADMM来解决联邦学习问题 附matlab代码.rar
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一键切换dns服务器脚本
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5wb119农事管理系统设计0_springboot+vue+wechat.zip
项目资源包含:可运行源码+sql文件+ 源码都是精心调试,可以有偿支持部署,谢谢支持。 适用人群:学习不同技术领域的小白或进阶学习者;可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 项目具有较高的学习借鉴价值,也可拿来修改、二次开发。 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主看到后会第一时间及时解答。 开发语言:Java 框架:SpringBoot+原生小程序 技术:Vue JDK版本:JDK8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat12 开发软件:eclipse/myeclipse/idea Maven包:Maven3.3.9 系统是一个很好的项目,结合了后端(Spring Boot)、前端(Vue.js)和 原生小程序 技术,实现了前后端分离。
离线输出反馈鲁棒抗饱和MPC-LPV使用放松的LMI优化附Matlab代码.rar
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