前面的话 速度版JS运动是指以速度为参照,随着路程的变化,时间随之变化:而时间版JS运动是指以时间为参照,随着路程的变化,速度随着变化.相较而言,时间版JS运动更为常用.JQ的animate就是时间版运动.本文将详细介绍时间版JS运动 速度版运动 为何速度版JS更容易理解呢?这要归功于定时器setInterval了.最容易想到的运行形式如下所示 setInterval(function(){ s = s + step },30) 每30ms,路程增加step,实际上就决定了以速度为参照.而ste…

<Robotics, Vision and Control>学习到第三章,我才发现这本书是有配套视频的,第二章看的好辛苦,很多地方生硬理解了一下,现在打算把视频再好好看一看,作为补充,也会记录笔记. 本系列参考资料: <Robotics, Vision and Control> B站公开课: 台湾交通大学机器人学公开课 Peter Corke 配套视频 老黄的<机器人技术基础>课程讲解及PPT N多有关机器人学的大佬的博客 推荐一个博客:MATLAB RTB常用公式汇整…

机器人学的基本工具已经了解完毕,现在开始了解移动机器人,这部分包括机器人平台.导航.定位. 所谓机器人平台就是指机器人的物理结构及其驱动方式.本文将学习两种典型移动机器人平台(四旋翼和轮式车)的运动与控制,研究输入控制信号怎么控制位姿随着时间变化. 到这一部分网上的笔记突然变少 ≈ 0 但我想从这一部分开始,就更有意思了. 0207注:好难啊,机器人不愧是屠龙之术. 0212注:此文很长.已经到了可以分几篇发出去的程度... 本系列参考资料: <Robotics, Vision and Cont…

寒假有几项学习计划,其中有一些是为了一些任务而学,最主要的任务是我要在2021_v4的基础上编写2022_v1的大援代码,为此顺便学习一下机器人学的知识(下学期也有这方面的老黄的课程),看看能不能在结构和算法上对前一版本上有所突破. 本系列参考资料: <Robotics, Vision and Control> B站公开课:台湾交通大学机器人学公开课 老黄的<机器人技术基础>课程讲解及PPT N多有关机器人学的大佬的博客 讲道理机器人学之所以是机器人学,果然还是有点小难的,我看着这…

吐血整理:人工智能PDF中文教材资源包2.73G基本包含全部学习资料 人工智能学习书单(关注微信公众号:aibbtcom获取更多资源) 文末附百度网盘下载地址 人工神经网络与盲信号处理 人工神经网络与模糊信号处理 人工智能(AI)程序设计(面向对象语言) 人工智能 人工智能导论 人工智能基础 人工智能及其应用(蔡自兴) 人工智能入门 人工智能人工神经网络及其语言AI&ANNProgramming in Emacs Lisp 人工智能哲学 深度学习 中文版 深度学习21天学习 深度学习基础(Fun…

Nodejs开发人脸识别系统-教你实现高大上的人工智能   一.缘起缘生 前段时间有个H5很火,上传个头像就可以显示自己穿军装的样子,无意中看到了一篇帖子叫 全民刷军装背后的AI技术及简单实现 ,里面提到了百度AI,我自己也试了一下下,效果就酱紫. 当然这个东西并不实用,只是纯粹娱乐而已,但是本人想是否可以通过这个技术,实现那种人脸识别验证,来验证如会议刷脸签到.网站刷脸登录这种高大上的技术.于是说干就干,花了将近一周时间完成了一个初步的DEMO. 二.技术储备 要实现这个系统,本人认为需要涉及…

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一.JavaScript运动框架之速度版 1.1 运动框架的实现思路 运动,其实就是在一段时间内改变 left . right . width . height . opactiy 的值,到达目的地之后停止 位移 top,left 折叠 width,height 淡入淡出 opacity 时间有关系 setInterval setTimeout 用javascript直接获取行间样式很容易,但如果要获取非行间样式那我们只能借助函数了.我这里编写了一个名为getStyle的函数,专门处理取非行间的…

附 录 A                   CS( 计算机科学)知识体 计算教程 2001 报告的这篇附录定义了计算机科学本科教学计划中可能讲授的知识领域.该分类方案的依据及其历史.结构和应用的其它细节包含在完整的任务组报告中.由于我们希望附录比完整的报告有更多的读者,所以任务组认为在每一篇附录中概述理解该推荐所必须的基本概念是重要的.在下面几节中我们列出了最重要的几个概念. 知识体的结构 计算机科学知识体分层组织成三个层次.最高一层是领域(area),代表一个特定的学科子领域.每个领域由一…

这是HInton课程第13课,这一课有两篇论文可以作为课外读物<Connectionist learning of belief networks>和<The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks>,(下文中采样和样本是同一个单词,泛化和生成是同一个单词,我是按照自己的理解在不同的上下文中进行不同的翻译,如果一个理解不通,可以换另一个). 一.BP算法的Ups和downs 在这部分,将会介绍BP的历史,先介绍在7…