请 whyjld(白痴)同志快来领分(内容空）

zhf406 2001-07-30 04:56:53

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ExitWindows 2001-07-31

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zhf406 2001-07-30

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谢谢你对我排颗贴子的支持！你不要怕！

抬头看路 2001-07-30

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为什么？

/author whyjld */ // --------------------------------------------------------------------------- #pragma hdrstop #include #include #include #include #include #include #include #...

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e612e515c6cb 自动构建的定义是什么？ Autobuild是由与构建系统（例如，autotools，CMake）和导入机制（git，svn，...）相连接的类群组构成。它被应用于开发更高级别的工具，这些工具提供了对整个工作区进行管理的功能。为了安装此程序，需将这行代码加入到您的应用程序的Gemfile文件中：gem autobuild 随后执行：$ bundle或者将其自行安装为：$ gem install autobuild在签出存储库之后，执行bundle install来安装所依赖的组件。接着，执行bundle exec rake test来执行测试操作。若需将这个gem安装到本地设备上，请运行bundle exec rake install 。当准备发布新版本时，应更新version.rb文件中的版本标识，然后运行bundle exec rake release ，该命令将为这一版本生成git标签，推送git的提交记录和标签。

下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ram-password 随机密码生成器

【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab代码实现的解决方案。研究重点在于设计适用于动态环境的路径规划算法，确保多无人机在复杂任务场景下能够高效协同飞行并有效避免碰撞。文中结合智能优化算法与路径规划技术，探讨了无人机编队、任务分配及实时避障策略，通过Matlab仿真验证所提方法的有效性与鲁棒性，为多无人机系统在实际应用场景中的部署提供了技术支持和理论依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、环境监测、物流配送等多无人机协同作业场景；②实现动态环境中无人机间的高效协同与安全避障，提升任务执行效率与系统安全性；阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，并可根据具体应用场景调整参数或扩展功能以满足实际需求。

一、基础信息数据集名称：Bottle Fin实例分割数据集图片数量：训练集：4418张图片验证集：1104张图片总计：5522张图片分类类别： - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式：YOLO格式，包含多边形坐标，适用于实例分割任务。数据格式：图片格式常见如JPEG或PNG，具体未指定。二、适用场景实例分割AI模型开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型，适用于对象检测和分割应用。工业自动化与质量控制：可能应用于制造、物流或零售领域，用于自动化检测和分类物体，提升生产效率。计算机视觉研究：支持实例分割算法的学术研究，促进目标检测和分割技术的创新。教育与实践培训：可用于高校或培训机构的计算机视觉课程，作为实例分割任务的实践资源，帮助学生理解多类别分割。三、数据集优势多类别设计：包含7个不同类别，涵盖数字和Bottle Fin对象，增强模型对多样对象的识别和分割能力。高质量标注：标注采用YOLO格式的多边形坐标，确保分割边界的精确性，提升模型训练效果。数据规模适中：拥有超过5500张图片，提供充足的样本用于模型训练和验证，支持稳健的AI开发。即插即用兼容性：标注格式直接兼容主流深度学习框架（如YOLO），便于快速集成到各种实例分割项目中。

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