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altium designer中如何在四层板的顶层和底层之间添加一定深度的凹槽,作为元件的接口。
colinlzx5566
2016-07-07 10:41:28
虚心向各位大神请教!!
altium designer中如何在四层板的顶层和底层之间添加一定深度的凹槽,作为元件的接口。
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altium designer中如何在四层板的顶层和底层之间添加一定深度的凹槽,作为元件的接口。
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凝视12
2018-08-28
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开盲孔。就是2和3层之间开盲槽,
透明的墨水
2018-01-15
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最多只能实现层数厚度的凹槽,开盲孔。特定的凹槽是不行的
Ferry_Wu
2016-08-05
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这个我也不会,希望有会的人回复,我也可以学一下
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altium
designer
)15原理图与PCB设计教程(八)——印制电路板的布线设计
选择需要不显得工作层面,可以通过单击板层标签
中
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小学校网络视频监控解决方案.doc
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分治算法实验报告.docx
分治算法实验报告.docx
基于BACF算法的实时目标跟踪技术
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在计算机视觉领域,实时目标跟踪是许多应用的核心任务,例如监控系统、自动驾驶汽车和无人机导航等。本文将重点介绍一种在2017年备受关注的高效目标跟踪算法——BACF(Boosted Adaptive Clustering Filter)。该算法因其卓越的实时性和高精度而脱颖而出,其核心代码是用MATLAB编写的。 BACF算法全称为Boosted Adaptive Clustering Filter,是基于卡尔曼滤波器改进的一种算法。传统卡尔曼滤波在处理复杂背景和目标形变时存在局限性,而BACF通过引入自适应聚类和Boosting策略,显著提升了对目标特征的捕获和跟踪能力。 自适应聚类是BACF算法的关键技术之一。它通过动态更新特征空间
中
的聚类
中
心,更准确地捕捉目标的外观变化,从而在光照变化、遮挡和目标形变等复杂情况下保持跟踪的稳定性。此外,BACF还采用了Boosting策略。Boosting是一种集成学习方法,通过组合多个弱分类器形成强分类器。在BACF
中
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中
提取目标特征的子程序)、聚类算法(实现自适应聚类过程)、Boosting算法(包含特征权重更新的代
这篇文章主要探讨了基于李雅普诺夫方法的
深度
强化学习在保证性能方面的应用 以下是文章的主要内容和结构:
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的
深度
强化学习及其在非线性系统最优控制
中
的应用。书
中
提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书
中
还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的
深度
强化学习在非线性系统控制
中
的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书
中
不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书
中
提出的理论和技术。
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