押宝游戏 2012年12月,CSDN哪个版块个人专家分最高

-晴天 2012-12-07 11:53:14

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datm 2013-02-03

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Mr_Nice 2013-02-02

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估计是.net 了.

happypiggy2010 2013-02-02

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编程小白_大场 2013-01-31

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熊猫大虾 2013-01-31

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gogodiy 2012-12-12

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支持农村、拖拉机，支持发粪涂墙，加油两位！

好帅的一条鱼 2012-12-11

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有意思

还在加载中灬 2012-12-11

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我等出结果了再来押

-晴天 2012-12-11

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引用 10 楼 roy_88 的回复:

引用 9 楼 josy 的回复: 停止押宝时间：2013-01-10 22:00:00 有Bug,晴天兄弟速重开

怎么个重开法啊?

walkby1015 2012-12-11

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newtee 2012-12-10

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张雨露 2012-12-10

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快溜 2012-12-10

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昵称被占用了 2012-12-10

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--小F-- 2012-12-10

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.NET的是基本不可战胜的。

long842693 2012-12-10

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newtee 2012-12-10

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不要被VC版块给抢了

我的tcl 2012-12-10

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叶子 2012-12-08

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DBA_Huangzj， TravyLee 加油！！

newtee 2012-12-08

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DBA加油

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【状态估计】【距离滤波】基于卡尔曼滤波的轨迹估计研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于卡尔曼滤波的轨迹估计研究”展开，重点探讨了状态估计中的距离滤波技术，特别是卡尔曼滤波在轨迹估计中的应用。文档提供了完整的Matlab代码实现，涵盖了滤波算法的核心流程，包括系统建模、状态预测、观测更新与误差协方差调整等环节，旨在通过仿真实验验证卡尔曼滤波在处理含噪声观测数据时对运动轨迹的有效估计能力。文中还提及与其他滤波方法（如EKF、UKF、PF等）的对比研究，突出了线性系统下卡尔曼滤波的最优性与实用性。; 适合人群：具备一定信号处理与控制理论基础，熟悉Matlab编程，从事自动化、导航、机器人或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①应用于目标跟踪、无人机导航、自动驾驶等需要精确轨迹估计的场景；②帮助读者理解卡尔曼滤波的基本原理及其在实际工程问题中的实现方式，提升算法仿真与数据分析能力。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试运行，深入理解算法每一步的数学含义，并尝试修改系统参数或引入非线性模型以拓展至扩展卡尔曼滤波（EKF）等更复杂情形，从而巩固理论与实践结合的能力。

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