相关推荐

Lua简明入门实践(从"基"搞起)_(一)Lua集成开发环境

(一)Lua集成开发环境 碎碎念 鉴于公司接下去的一个项目又要写Lua了，并且刚进入公司，也是从学习Lua开始的，相比于公司里勤勤勉勉，兢兢业业的同事&大神，自己着实好生懒惰，一不经意间，又在蹉跎了岁月，虚度了...

Lua开发工具推荐

1.VSCode + LuaIde(付费) 可调试 Unity Cocos 等程序。有跳转、自动补全，需要联网使用，有人维护，价格便宜，长期使用Lua... 有跳转、自动补全，不需要联网，需要java环境，在内网使用的可以考虑。 3.VSCode + Lua...

《Lua游戏AI开发指南》一1.1　AI沙箱简介

本节书摘来异步社区《Lua游戏AI开发指南》一书中的第1章，第1.1节，作者： 【美】David Young（杨） 译者： 王磊 责编： 陈冀康，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.1　AI沙箱简介 AI沙箱是一...

在cocos code ide的基础上构建自己的lua开发调试环境

对于一种语言，其所谓开发调试环境， 大体有以下两方面的内容： 1、开发， 即代码编写， 主要是代码提示、补齐， 更高级一点的如变量名颜色等。 2、调试， 主要是运行状态下断点、查看变量、堆栈等。 　现在无论...

Window下基于ZeroBrane Studio开发调试OpenResty

文章目录ZeroBrane Studio简介ZeroBrane Studio功能亮点资源下载配置OpenResty与ZeroBraneStudio的关联编写测试Lua配置OpenResty中Lua文件的关联ZeroBrane Studio调试设置ZeroBrane Studio调试 ZeroBrane Studio...

《Lua游戏AI开发指南》一导读

Lua游戏AI开发指南游戏人工智能（Artificial Intelligence，AI）是决策制定和动画回放的结合体。经典AI或学术AI仅仅关注于找到正确的决策，游戏AI则负责在游戏运行期间做出大量的决策。将游戏AI与动画分开处理是常见...

Decoda1.17重编译实录

因为需要开发剑网三插件，

Cocos2d-x lua学习笔记

3.1 Windows下的Cocos2d-Lua开发环境配置 3.1.1安装Cocos2d-Lua 注：编写本教材时最新的版本为Cocos2d-Lua v3.3 Final。 3.1.2安装Sublime与QuickXDev 3.2引擎架构 Cocos2d-x与ThirdPart Library对外暴露C++ ...

quick-cocos2dx学习笔记

下载quick，拉开拉链，跑setup.bat（注意，setup事就是在系统环境变量里加入QUICK_COCOS2DX_ROOT，假设不运行这个的话，启动player时会报找不到framework.init的错误） 编码lua有2个工具。sublime和LDT。 1....

基于改进粒子群算法的DG储能选址定容优化模型：解决电力系统时序性问题的可靠程序解决方案,基于改进粒子群算法的DG储能选址定容模型优化解决电力系统问题,DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子

基于改进粒子群算法的DG储能选址定容优化模型：解决电力系统时序性问题的可靠程序解决方案,基于改进粒子群算法的DG储能选址定容模型优化解决电力系统问题,DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法，考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型，程序运行可靠 这段程序是一个改进的粒子群算法，主要用于解决电力系统中的优化问题。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序开始时加载了一些数据文件，包括gfjl、fljl、fhjl1、cjgs和fhbl。这些文件可能包含了电力系统的各种参数和数据。 接下来是一些参数的设置，包括三种蓄电池的参数矩阵、迭代次数、种群大小、速度更新参数、惯性权重、储能动作策略和限制条件等。 然后，程序进行了一些初始化操作，包括初始化种群、速度和适应度等。 接下来是主要的迭代过程。程序使用粒子群算法的思想，通过更新粒子的位置和速度来寻找最优解。在每次迭代中，程序计算了每个粒子的适应度，并更新个体最佳位置和全局最佳位置。 在每次迭代中，程序还进行了一些额外的计算，如潮流计算、储能约束等。这些计算可能涉及到电力系统的潮流计算、功率平衡等知识点。 最后，程序输

数学建模相关主题资源2

数学建模相关主题资源2

实验程序与文档报告撰写指南：科研和工程项目的综合资源介绍及应用技巧

内容概要：本文详细介绍了一系列用于科学研究、工程项目和技术开发中至关重要的实验程序编写与文档报告撰写的资源和工具。从代码托管平台(GitHub/GitLab/Kaggle/CodeOcean)到云端计算环境(Colab)，以及多种类型的编辑器(LaTeX/Microsoft Word/Overleaf/Typora)，还有涵盖整个研究周期的各种辅助工具：如可视化工具（Tableau）、数据分析平台(R/Pandas)、项目管理工具(Trello/Jira)、数据管理和伦理审核支持(Figshare/IRB等)，最后提供了典型报告的具体结构指导及其范本实例链接(arXiv/PubMed)。这为实验流程中的各个环节提供了系统的解决方案，极大地提高了工作的效率。 适合人群：高校学生、科研工作者、工程技术人员以及从事学术写作的人员，无论是新手入门还是有一定经验的人士都能从中受益。 使用场景及目标：帮助读者高效地准备并开展实验研究活动；促进团队间协作交流；规范研究报告的形式；提高对所收集资料的安全性和隐私保护意识；确保遵循国际公认的伦理准则进行实验。

四轮毂驱动电动汽车稳定性控制策略：基于滑模与模糊神经网络的转矩分配与仿真研究,四轮毂驱动电动汽车稳定性控制：基于滑模与模糊神经网络的转矩分配策略及联合仿真验证,四轮毂驱动电动汽车稳定性控制，分布式驱动

四轮毂驱动电动汽车稳定性控制策略：基于滑模与模糊神经网络的转矩分配与仿真研究,四轮毂驱动电动汽车稳定性控制：基于滑模与模糊神经网络的转矩分配策略及联合仿真验证,四轮毂驱动电动汽车稳定性控制，分布式驱动转矩分配。 上层基于滑模，模糊神经网络控制器决策横摆力矩，下层基于动态载荷分配，最优分配，平均分配均可做。 simulink与carsim联合仿真。 ,四轮毂驱动;电动汽车稳定性控制;分布式驱动;转矩分配;滑模控制;模糊神经网络控制器;横摆力矩;动态载荷分配;最优分配;平均分配;Simulink仿真;Carsim仿真,四驱电动稳定性控制：滑模与模糊神经网络决策的转矩分配研究

PyCharm 安装教程.zip

本资源提供了一份详细的PyCharm安装教程，涵盖下载、安装、配置、激活及使用步骤，适合新手快速搭建Python开发环境。

233.JSP+SQL金融借贷管理系统.zip

毕业设计

原版宋体安装文件.ttf

原版宋体.ttf，原版宋体安装文件，安装方式，直接右键安装。

MicroBlaze实现IIC控制器+uart控制器+LED控制，工程源码 vivado2021.1 + vitis2021.1

利用Xilinx FPGA内嵌的软核处理器MicroBlaze，加上自主编写的AXI_IIC控制器，实现对IMX327传感器IIC总线的控制，同时辅以UART调试串口，实现系统状态的实时监控与调试。

0110_xee_irrigation_index.txt

在 GEE（Google Earth Engine）中，XEE 包是一个用于处理和分析地理空间数据的工具。以下是对 GEE 中 XEE 包的具体介绍： 主要特性 地理数据处理：提供强大的函数和工具，用于处理遥感影像和其他地理空间数据。 高效计算：利用云计算能力，支持大规模数据集的快速处理。 可视化：内置可视化工具，方便用户查看和分析数据。 集成性：可以与其他 GEE API 和工具无缝集成，支持多种数据源。 适用场景 环境监测：用于监测森林砍伐、城市扩展、水体变化等环境问题。 农业分析：分析作物生长、土地利用变化等农业相关数据。 气候研究：研究气候变化对生态系统和人类活动的影响。