数字化信息社会具有的两个特征:一是计算机技术的迅速发展与广发应用;二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展,科学计算的深度不断扩展,科学理论与工业应用不断耦合,更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象,为了特定的目的,根据特有的内在规律,对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化,运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含:线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法
2023-09-04 13:31:12 97KB python 算法 软件/插件 几何学
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国家二等奖获奖论文。本文基于平面几何分析以及正弦定理建立了三角分区定位模型,针对发射与接收信号的 无人机的相对位置不同的问题,提出了分区控制算法,并结合三角形相似定理和控制变量的 思想,提出了互反馈方位调整模型。 对于问题一的第一小问,利用三角分区定位模型、以及分区控制算法对接收信号的无人 机进行定位,该定位模型适用于所有包含 FY00 在内的任意三架无人机发射信号进行定位的 情况,即编号为 FY00、FY01、FY0M(M∈{2,3,4,5,6,7,8,9})的无人机发射信号, 当队列中某架飞机 FY0N 接收到的方向信息为?、?、?(?、?、?的定义见符号说明),根 据各个区间的的无人机之间的平面几何关系,可以得到各个区域的无人机的位置信息的关于 (?、θ)的通解公式(见正文 5.1.2 公式(9)(10)(11)(12)),之后再利用分区控制 算法分别对各个区域对应的通解公式进行求解,即可得到队列中任意无人机的位置信息。
2023-08-30 14:38:53 1.67MB 毕业设计
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在网上关于delhi队列的例子少,本人做了一个delphi队列的实例。
2023-08-27 18:01:14 169KB delphi队列入门
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开源多智能体编队避障控制 基于在线学习的方法 躲避障碍物和移动的攻击者
2023-08-11 15:36:42 1.7MB 机器学习
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内涵win-linux goby的安全工具 Goby 是一款基于客户端的安全漏洞扫描工具,适用于红队、蓝队或者渗透测试的场景。与同类产品相比,其主要优势包括高速扫描、低误报率和丰富的外部扩展等。 红队版 Goby 增加了一系列如 Celerystalk、BloodHound、ScoutSuite 等常见精选插件的支持,以覆盖尽可能多的攻击面,并能够更好的发挥其较高的效率和低误差率的优势。此外,由于 Goby 的设计理念是轻量化的可视化安全评估平台,可以更好的方便红队操作者进行复杂网络和应用程序的任务分析和攻击,进而提高攻击效率和成功率。 Goby 红队版的主要特点包括: 支持单个目标或整个网络的扫描。 可以对不同的操作系统、开放端口和服务进行高速扫描。 强大的漏洞检测和利用模块,包括 Metasploit、Exploit-DB 等。 与开源社区等安全资源整合,支持主流插件的在线安装和使用。 一个简洁易用的可视化漏洞扫描界面,使操作者可以更好地进行复杂网络和应用程序的任务分析、漏洞检测及利用。 总体来说,Goby 红队版是一款非常适合红队操作者使用的高效率安全工具,它
2023-07-24 14:35:04 465.92MB 安全工具 红队工具 漏洞探测
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针对具有网络传输延时和噪声的多车辆系统的编队问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波器的协作路径跟踪控制方法.根据车辆运动学模型和给定队形及其路径参数,给出车辆协作路径跟踪控制器设计方法,将系统线性化,针对延时情况重构状态方程,用自适应卡尔曼滤波算法滤除噪声的影响,实现系统稳定控制.仿真实验证明了该方法的有效性.
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主要实现了数据结构链队列的基本操作,CPP完美运行无错误。
2023-06-05 23:35:51 224KB 数据结构 链队列
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redis分布式锁实现抢单秒杀,模拟场景,在多用户的情况下进行秒杀抢单,实现库存的变化,一级抢单返回状态。
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基于RBF神经网络的多智能体编队控制MATLAB仿真
2023-05-19 20:15:35 3KB matlab RBF 多智能体
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