jinjiankang
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ltl1370659009：
两是什么模式啊
情景记忆法，巧记23种设计模式 -
yangsmallu：
楼主没看透彻呀
JspRun 源代码学习（二） -
1285132895：
没有具体内容吗？
JForum源代码研究大纲 -
C.T：
没人评论？我现在也在看JForum的源码啊，没人评论太可惜了
JForum源代码研究大纲 -
Zhongwei_leg：
我是想安装，一直没装上那个宠物功能。。。不过很多女性好友会加你 ...
可恶的金山词霸，可恶的词霸宠物
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内容概要：本文介绍了一种利用Copula函数和K-means聚类相结合的方法，用于处理风速和光照强度的相关性，从而生成更加符合物理规律的风光出力场景。首先，通过Frank-Copula函数建立风速和光照强度的联合分布，解决了传统蒙特卡洛方法生成的场景不符合物理规律的问题。然后，使用K-means聚类进行场景削减，确保生成的场景不仅数量适中，还能保持原有的相关性结构。文中详细展示了从数据预处理、Copula参数估计、场景生成到最后的场景削减的具体步骤，并提供了相应的Python代码片段。此外，还讨论了一些实践中需要注意的技术细节，如边缘分布选择、噪声添加、聚类距离度量等。 适合人群：从事新能源系统规划、电力系统优化调度的研究人员和技术人员，以及对Copula函数和K-means聚类感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟风电场和光伏电站出力场景的应用场合，如电力系统仿真、负荷预测、电网调度等。主要目标是提高风光出力场景生成的准确性，减少因忽视相关性带来的建模误差。 其他说明：该方法已在多个实际项目中应用，显著提高了风光出力场景生成的质量，减少了系统运行成本模拟的误差。未来还可以进一步扩展到多维相关性建模，如海上风电与波浪的影响。
内容概要：本文详细介绍了如何通过Prescan、CarSim和Simulink三个软件联合仿真，实现弯道超车并避撞前方机动车的技术细节。首先，采用Frenet坐标系下的五次多项式进行路径规划，确保路径平滑且符合起始点和终点的速度、加速度等边界条件。其次，应用模型预测控制(MPC)，通过建立车辆动力学模型，预测未来状态并优化控制输入，使车辆沿规划轨迹行驶。此外，文中还涉及了三软件的具体配置和调试技巧，以及横向轨迹跟踪对比图和仿真图的展示，验证了所提方案的有效性和优越性。 适合人群：从事自动驾驶研究和技术开发的专业人士，尤其是对路径规划和避障控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于模拟复杂弯道场景下的自动驾驶行为，旨在提高车辆在弯道超车时的安全性和稳定性，减少横向误差，提升驾驶体验。 其他说明：文中提供的代码片段和调试建议有助于解决实际操作过程中可能出现的问题，如数据同步、坐标系转换等。同时，强调了各软件之间的协同工作及其重要性。
内容概要：本文详细介绍了如何使用OpenCV和Python构建一个带有图形用户界面（GUI）的车道线检测系统。主要内容涵盖图像加载、预处理（灰度化、高斯滤波）、Canny边缘检测、感兴趣区域提取、霍夫直线检测、直线拟合以及最终将检测结果叠加回原始图像。此外，还包括了如何利用PyQt5库创建一个简单的用户界面，使用户可以通过按钮选择图片或视频进行车道线检测，并实时查看处理结果。 适合人群：具有一定编程基础，尤其是熟悉Python和OpenCV库的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望快速入门车道线检测技术的研究人员或学生，旨在帮助他们理解车道线检测的基本原理及其具体实现方法。同时，也为有兴趣开发自动驾驶相关应用的人士提供了一种可行的技术路线。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了一些实用技巧，如参数调整的经验值、常见问题解决方案等。此外，作者还提到了一些优化建议，比如通过减少图像尺寸提高性能，或者采用C++重写核心模块以获得更好的运行速度。
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