一.PID控制算法 PID是比例.积分.微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义,PID 控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解.阅读本文不需要高深的数学知识. 注:整个控制流程是PID控制器函数与被控对象的传递函数.一个负反馈结合完成的,在保证被控对象的传递函数与负反馈结合的闭环系统能够达 到稳态的前提下(可以采用阶跃信号实验来测试),在前面加上PID控制器,能够很好地实现快速.准确的调节系统,达到预期值. PID的简介如下: 1

阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 给出一段C程序,画出用上述文法产生这段C程序的完整语法树. 程序:冒泡算法C程序 点此文字查看原图(完整图片) #include <stdio.h> main() { int i,j,temp; ]; ;i<;i++) scanf ("%d,",&a[i]); ;j<=;j++) { ;i<-j;i++) ]) { temp=a[i]; a[i]=

为什么说 “算法是程序的灵魂这句话一点也不为过”,递归计算斐波那契数列的第50项是多少? 方案一:只是单纯的使用递归,递归的那个方法被执行了250多亿次,耗时1分钟还要多. 方案二:用一个map去存储之前计算出的某一项的数据map<n, feibo(n)>,当后面项需要使用前面项的值时,只需要从map中取即可,递归的那个方法仅仅行了97次,耗时还不到1ms. 而这仅仅是计算第50项的值,再往大去计算的话,方案一耗时会更久,因为执行的次数是呈现指数增加的,而且递归的次数过多还有可能会出现栈溢出的

标准差分进化算法matlab程序实现 自适应差分演化算法方面的Matlab和C++代码及论文 差分进化算法 DE-Differential Evolution matlab练习程序(差异演化DE) [DE算法]差分进化算法原理及matlab代码 差分进化算法 CEC2017 benchmark function调用接口 王勇:http://ist.csu.edu.cn/YongWang.htm   http://www.escience.cn/people/yongwang1/index.htm

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见:[转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,保存为gauss_data.txt文件,数据最后一列是类标签. 1. MATLAB程序 clear all close all %% 从文件中读取数据 data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=

在做课题时,遇到了求多项式问题,利用了求逆方法.矩阵求逆一般使用简单的算法,还有快速算法 如全选主元高斯-约旦消元法,但本文程序主要写了简单的矩阵求逆算法定义法之伴随矩阵求逆公式如下,其中A可逆: ,其中是的伴随矩阵.. 1.给定一个方阵,非奇异(不是也可,程序有考虑): 2.由矩阵得到其行列式,求其值如|A|: 3.求其伴随矩阵: 4.得到其逆矩阵. 主要函数如下: //得到给定矩阵src的逆矩阵保存到des中. bool GetMatrixInverse(double src[N][N],i

    2014年2月中旬,我上升到挑战python英雄榜第3名.这是我寒假修炼算法的成果之一.来一下总结吧! Linux的创始人Linus Torvalds在一次演讲中有一段涉及“什么才是优秀程序员”的话: “烂程序员关心的是代码.好程序员关心的是数据结构和它们之间的关系.” 由这句话的启发开始,加上我越来越觉得自己编程能力不足,码代码经常要重构,逻辑思维不过细腻谨慎.正是过于关注代码,完成率所致.我已经学过C/C++/nasm/java/python/html/js/jq/shell等等语言

(在家里的电脑上Linux Deepin截的图,屏幕大一点的话,deepin用着还挺不错的说) 这个应该是大二的算法课程上机实验时做的一个小程序,也是我的第一个GUI小程序,实现什么的都记不清了,只记得当年费了不少心思,找了不少的资料,至今连好多排序算法还不会…咕~~(╯﹏╰)b 在排序算法的文件中还保存有直接从网上找的代码的地址链接…这些我都不会乱说的 在Linux下,键入make即可生成main程序,运行,点击上面的按钮就会调用各个排序函数计算,嗯…现在回想起来,貌似是做过内存拷贝保证各个排

此程序在Windows10    CodeBlocks17.12环境下测试运行,其他编程环境未经测试! 作业需求↓↓↓↓↓↓ 运行效果图如下 (codeblocks下载地址http://www.codeblocks.org/downloads/binaries) C++代码 #include<iostream> #include<string> #include<stdlib.h> using namespace std; int **all,**ma,*work,**

<?php /* *Author:Kermit *Time:2015-8-26 *Note:红包生成随机算法 */ header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); date_default_timezone_set('PRC'); #红包生成的算法程序 class reward { public $rewardMoney; #红包金额.单位元 public $rewardNum; #红包数量 public $scatter; #分散

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而

 本篇博文为追忆以前写过的算法系列第二篇(20081021) 温故知新 目的:具有代表性的死锁避免算法是Dijskstra给出的银行家算法.本实验是基于银行家算法的思想通过编写C++程序实现银行家算法的计算机程序化.使其更有用.同一时候也加深了有关自愿申请.避免死锁等概念,体会避免死锁的实际实现过程与方法. 要求: 1.设定进程p对各类资源r合理的最大需求max及初值确定:2.设定系统提供资源初始状况allocation.3.设定每次某个进程对各类资源的申请表示need:4.编制C++程序.

代码如下: <?php /* * 红包生成随机算法 */ header("Content-type:text/html;charset=utf-8"); date_default_timezone_set('PRC'); #红包生成的算法程序 class reward { public $rewardMoney; #红包金额.单位元 public $rewardNum; #红包数量 public $scatter; #分散度值1-10000 public $rewardArray

把之前学习的做一个小结.之前看二分查找法,只能是似而非地看懂大概.现在用这么多天的知识积累已经可以自己写了. 而且在算法书的基础上,把需要找的数字做一个人机互动操作. 另外,初步接触到了 __name__=="__main__"这块,也只初步了解了一个大概.在调试的时候,发现有这个语句就不会上下两段代码一起执行.原理现在尚不清楚,查了一下资料,似是而非,看后面能否深入了解. 另外,今天对return和print进行了比较详细的了解.我的理解是,语句中一旦有return,类似Break,

触发垃圾回收算法的条件 触发垃圾回收的条件 当满足以下条件之一时将发生垃圾回收: 操作系统报告低内存请看(将触发第2代垃圾回收). 这是通过 OS 的内存不足通知或主机指示的内存不足检测出来. 由托管堆上已分配的对象使用的内存超出了可接受的阈值. 随着进程的运行,此阈值会不断地进行调整.触发第0代回收 调用 GC.Collect 方法. 几乎在所有情况下,你都不必调用此方法,因为垃圾回收器会持续运行. 此方法主要用于特殊情况和测试.如果应用程序代码通过调用 GC.Collect 方法并将 gen

下面是解放军信息project大学一个老师编的matlab程序,请尊重原作者劳动,引用时请注明出处. 我经过改动添加了凝视,已经执行过,无误, function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%------------------------------------------------------------------------- %% 主

今天在阅读数学建模的时候看到了差分那章 其中有一个用matlab求线性的代码,这里我贴出来 这里我送上 Python代码 In [39]: import numpy as np ...: from scipy.optimize import nnls ...: x = np.array([[1,2,3,4,5],[1,1,1,1,1]]) ...: x = x.T ...: y = np.array([11,12,13,15,16]) ...: nnls(x,y) ...: Out[39]: (

#include <stdio.h> main() { int i,j,temp; int a[10]; for(i=0;i<10;i++) scanf ("%d,",&a[i]); for(j=0;j<=9;j++) { for (i=0;i<10-j;i++) if (a[i]>a[i+1]) { temp=a[i]; a[i]=a[i+1]; a[i+1]=temp;} } for(i=1;i<11;i++) printf(&qu

每年都会有人说,IT行业饱和了,根本就找不到工作,其实,我想说的是,不是工作难找,而是你自己不够好! 前几天看到一CEO在微博上吐槽: 前几天招一算法工程师我们给了8万月薪*14+奖金,人家去阿里拿5万月薪.今天这个,直接不给谈薪酬机会.前几天在网易挖个人,原来年薪80万,我给了140+期权,网易直接给了200万+期权,还提拔副总裁.唉,做点小生意,咋就这难啊? 小编想知道,现在算法工程师的薪资都这这这这这么高啦!!! 所以不要再说,工作难找,真的是自己技术还没到啊!一般来说,IT行业的发展,算

随机误差是有随机干搅引起的,其特点是在相同条件下测量同一个量时,其大小和符号做无规则变化而无法预测,但多次测量结果符合统计规律.为克服随机干搅引入的误差,硬件上可采用滤波技术,软件上可以采用软件算法实现数字滤波,其算法往往是系统测控算法的一个重要组成部分,实时性很强,采用汇编语言来编写. 采用数字滤波算法克服随机干搅引入的误差具有以下几个优点: (1)数字滤波无须硬件,只用一个计算过程,可靠性高,不存在阻抗匹配问题,尤其是数字滤波可以对 频率很高或很低的信号进行滤波,这是模拟滤波器做不到的. (