C++程序设计实践指导，谭浩强，C++程序设计实践指导
上传时间： 2016-08-04
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源码搭建一个 空间
标签： 网络平台
上传时间： 2016-11-25
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这是一本应用十分广泛的教程的答案，，网上是送不到的
上传时间： 2018-05-21
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谭浩强老师C语言教学PPT 教师必备
上传时间： 2018-10-17
上传用户：一品黄山
基于微震信号多重分形特征的岩石边坡变形预警研究，很好的文章
上传时间： 2020-12-31
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C++程序设计》作者深入调查了我国大学的程序设计课程的现状和发展趋势，参阅了国内外数十种有关C＋＋的教材，认真分析了学习者在学习过程中遇到的困难，研究了初学者的认识规律。在本书中做到准确定位，合理取舍内容，设计了读者易于学习的教材体系，并且以通俗易懂的语言化解了许多复杂的概念，大大减少了初学者学习C＋＋的困难。C＋＋是近年来国内外广泛使用的现代计算机语言，它既支持面向过程的程序设计，也支持基于对象和面向对象的程序设计。国内许多高校已陆续开设了C＋＋程序设计课程。但是，由于C＋＋涉及概念很多，语法比较复杂，内容十分广泛，使不少人感到学习难度较大，难以入门。 考虑到许多读者在学习C＋＋前未学过其他语言，本书把入门起点降低，读者不需要具备C语言的基础。本书包括14章，分为4篇：基本知识；面向过程的程序设计；基于对象的程序设计；面向对象的程序设计。本书内容全面，例题丰富，概念清晰，循序渐进，易于学习。 《C++程序设计》是依据ANSI C＋＋标准进行介绍的，引导读者从一开始就按标准C＋＋的规定编程。本书配有两本辅导教材，即《C＋＋程序设计题解与上机指导》和《C＋＋编程实践指导》。 C++程序设计》是大学各专业学生学习C＋＋的基础教材，也是适于初学者学习的教材。 即使没有教师讲授，读者也能看懂本书的大部分内容。此书有谭浩强编写。
标签： 程序设计
上传时间： 2021-01-03
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C语言程序设计第四版（谭浩强） 适合初学者入门.
上传时间： 2021-10-05
上传用户：ivanhuang
谭浩强c程序设计第三版源代码以及ppt。好好学习，天天向上
标签： C程序设计
上传时间： 2021-10-08
上传用户：kaungpan
本书介绍：涉及LQ最优控制、LQ随机控制和随机鲁棒控制的Riccati矩阵微分方程的迭代法的新成果，最优控制的一些新方法。
标签： 最优控制中的数学方法
上传时间： 2021-11-03
上传用户：nhhrzh
神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
