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2021-05-10 linux中的find命令——查找文件名

linux中的find命令——查找文件名 1.在某目录下查找名为“elm.cc”的文件 find /home/lijiajia/ -name elm.cc 2.查找文件名中包含某字符（如"elm"）的文件 find /home/lijiajia/ -name '*elm*' find /home/lijiajia/ -name 'elm*' find /home/lijiajia/ -nam

Linux

原创 2021-07-06 15:26:46 2577 阅读

linux ls统计文件个数linux ls统计文件个数

linux ls统计文件个数 Linux下有三个命令：ls、grep、wc。通过这三个命令的组合可以统计目录下文件及文件夹的个数。统计当前目录下文件的个数（不包括目录） ls -l |grep "^-"|wc -l 统计当前目录下文件的个数（包括子目录）　　　　ls -l |grep "^ｄ"|wc -l 查看某目录下文件夹(目录)的个数（包括子目录）

linux

ls

统计文件个数

原创 2021-07-06 15:26:08 6286 阅读

2021-05-20 Matlab实现傅里叶变换

Matlab实现傅里叶变换傅里叶变换是将按时间或空间采样的信号与按频率采样的相同信号进行关联的数学公式。在信号处理中，傅里叶变换可以揭示信号的重要特征（即其频率分量）。对于包含n个均匀采样点的向量x，其傅里叶变换定义为ω=e−2πi/n是n个复单位根之一，其中i是虚数单位。对于x和y，索引j和k的范围为0到n−1。

matlab

Matlab

傅里叶变换

fft

原创 2021-07-06 15:25:53 1092 阅读

linux下的find文件查找命令与grep文件内容查找命令

在使用linux时，经常需要进行文件查找。其中查找的命令主要有find和grep。两个命令是有区的。　　区别：(1)find命令是根据文件的属性进行查找，如文件名，文件大小，所有者，所属组，是否为空，访问时间，修改时间等。 (2)grep是根据文件的内容进行查找，会对文件的每一行按照给定的模式(patter)进行匹配查找。　　一.find命令　　　　基本格式

grep

find

linux

原创 2021-07-06 15:25:21 236 阅读

2021-04-28 Python可视化图表生成-Matplotlib绘图

Python可视化图表生成-Matplotlib Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具，熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib 安装 pip install matplotlib 折线图 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib # 指定默认字体ma

python

Python

可视化图表

Matplotlib

绘图

原创 2021-07-06 15:24:53 250 阅读

python 查看安装的第三方库的版本号

方法1>>> import logging>>> logging.__version__'0.5.1.2'方法2pip show flask

python

原创 2021-07-06 15:09:55 170 阅读

Python 统计列表中元素出现的次数

统计字符串或者列表中出现的字符串、元素个数，可以把字符串转为列表处理，s = '123123'x = [x for x in s]方法1def single_list(arr, target): return arr.count(target)方法2def all_list(arr): result = {} for i in set(arr):...

python

Python

统计列表

元素次数

原创 2021-07-06 14:33:50 2407 阅读

matlab 基于GUI的PID研究

基于GUI的PID研究本例子中设计一个PID控制器来研究不同参数对输出结果的影响，PID控制器由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。PID 控制器是

matlab

gui

pid

原创 2021-07-06 14:18:34 309 阅读

2020-12-11 python查看pytorch版本python查看pytorch版本

python查看pytorch版本import torchprint(torch.__version__)

Python

原创 2021-07-06 14:05:14 751 阅读

2020-12-14 Matlab 模糊控制车辆泊车案例分享

Matlab 模糊控制车辆泊车案例分享最近看到了一个知网的文献，研究基于模糊控制的自动泊车，复现了论文，车辆在倒车的过程中是一定的低速度运动，在这一过程中，车辆的后轮运动轨迹与倒车速度无关，倒车速度只对倒车过程中在固定时间内车辆行驶的距离有影响，而不对行驶路线有影响。车辆的轨迹可以用(xr, yr, θ)表示，为了方便在此用（x, y, θ）来表示。此时，车辆的轨迹变化控制量为（

matlab

Matlab

模糊控制

车辆泊车

案例分享

原创精选 2021-07-06 14:04:55 1325 阅读

2020-12-14 Python PyCharm新建项目自动添加介绍和utf-8编码

Python PyCharm新建项目自动添加介绍和utf-8编码你是不是觉得每次新建项目都要写一次# coding:utf-8，感觉特烦人呐！懒(fu)人(li)教程来啦，先看效果图吧如图进入设置然后将下列内容粘贴进去就行了，是不是很简单 # !/usr/bin/env python # -*- encoding: utf-8 -*- """ @File : ${NAME}.

python

Pycharm

Python

PyCharm

新建项目

原创 2021-07-06 14:04:13 415 阅读

2020-12-18 Matlab LQR 推导及简单应用Matlab LQR 推导及简单应用

Matlab LQR 推导及简单应用本文主要介绍LQR的直观推导，说明LQR目标函数J选择的直观含义以及简单介绍矩阵Q,R的选取，最后总结LQR控制器的设计步奏，并将其应用在一个简单的倒立摆例子上。假设有一个线性系统能用状态向量的形式表示成： ( 1 ) 其中，初始条件

matlab

Matlab

LQR

推导及简单应用

原创 2021-07-06 13:57:44 2514 阅读

2020-12-18 Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载

Dataset之COCO数据集：COCO数据集的简介、下载 COCO数据集的简介 MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。 COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检

数据集

图像处理

深度学习

Dataset

COCO数据集

原创 2021-07-06 13:57:14 10000+阅读

Python 深度学习目标检测评价指标：mAP、Precision、Recall、AP、IOU等

目标检测评价指标：准确率（Accuracy），混淆矩阵（Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。假设原始样本中有两类，其中： 1：总共有 P 个类别为 1 的样本，假设类别 1 为正例。 2：总共有 N 个类别为 0 的样本，假设类别 0 为负例。经过分类后： 3：有 TP 个类别为 1 ...

matlab

原创 2021-07-06 13:56:33 2777 阅读

2020-12-18 Simulink实现ESO（扩张状态观测器） Simulink实现ESO（扩张状态观测器）

Simulink实现ESO（扩张状态观测器）ADRC最核心的创新点在于ESO，与PID相比，不仅基于误差控制，还基于扰动进行控制量计算。1、ADRC的控制框图如下：主要包括跟踪微分器（TD）、非线性状态误差反馈（NLSEF）、扩张状态观测器（ESO）。2、ESO的公式：3、用simulink搭建eso，如图所示：4、将上述eso封装为subsystem，输入输出如下所示：...

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原创 2021-07-06 13:56:33 3198 阅读

2020-12-28 Matlab自动化控制-Adrc自抗扰控制

Matlab自动化控制-Adrc自抗扰控制想要初步了解ADRC，可以从韩京清教授的一篇文献和一本书看起1.文献：从PID技术到“自抗扰控制”技术（《控制工程》，2002）2.书：自抗扰控制技术——估计补偿不确定因素的控制技术ADRC控制中包含三个主要的部分：跟踪微分器，非线性状态反馈（非线性组合），扩张观测器。ADRC特点：继承了经典PID控制器的精华，对被控对象的数学模型几乎没有任何要求，又在其基础上引入了基于现代控制理论的状态观测器技术，将抗干扰技术融入到了传统PI..

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原创 2021-07-06 13:56:32 2121 阅读

2020-12-29 Linux查找某一关键字在哪个文件 Linux查找某一关键字在哪个文件

Linux查找某一关键字在哪个文件需求：有“xx”关键字，但忘了在哪个文件里，需要找出来。解决：# 在/home/目录下搜索带有关键字“info”的文件find / –type f |xargs grep "info" #或者grep -r "info" /home...

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原创 2021-07-06 13:56:31 1022 阅读

2021-01-07 python opencv调节图片亮度与对比度 python opencv调节图片亮度与对比度

python opencv调节图片亮度与对比度度调整是将图像像素的强度整体变大/变小，对比度调整指的是图像暗处变得更暗，亮出变得更亮，从而拓宽某个区域内的显示精度。创建两个滑动条分别调整对比度和亮度（对比度范围：0 ~ 0.3，亮度0 ~ 100）。提示：因为滑动条没有小数，所以可以设置为0 ~ 300，然后乘以0.01代码import cv2import numpy as npalpha = 0.3beta = 80img_path = "7MeansDenoising/1_.

matlab

原创 2021-07-06 13:56:30 4815 阅读

2021-01-07 python opencv 图像质量检测：图像亮度检测 python图像质量检测：图像亮度检测

python图像质量检测：图像亮度检测基于传统方式的图像质量检测需求：检测视频为是否亮度异常，此代码针对一帧图片进行检测，视频检测需要自行进行读取，并根据需求进行抽帧检测方式：通过计算灰度图上的均值和方差，亮度异常时，均值会偏离均值点（可以假设为128），方差也会偏小； # 把图片转换为单通道的灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 获取形状以及长宽 img_shape = gray_img.s

matlab

原创 2021-07-06 13:56:29 4321 阅读

2020-12-29 Matlab自动化控制-Adrc自抗扰控制参数调节

Matlab自动化控制-Adrc自抗扰控制参数调节以最简单的线性组合方法（1）为例，大概有如下参数需要调节：TD: delta hESO: B01、B02、B03和观测器带宽w0非线性反馈：（beta1、beta2）用kp和kd代替，alpha对于TD，一般的仿真模型delta 可以尽量大一些，在100~500范围内基本相同，即使再大效果也基本不会有大的提升。h即仿真模型中的仿真步长。ES

自动控制

matlab

simulink

Matlab

自动化控制

原创 2021-07-06 13:55:01 1053 阅读

2021-01-07 python opencv实现车牌识别颜色定位

python opencv实现车牌识别颜色定位 GitHub：https://github.com/yinghualuowu 我们发现有些图片根本就是胡乱定位的，原因在于预处理没有搞好而已，如果不想动预处理的代码的话，我们就换一个方法。这是我找了很久的黄色和蓝色的大概范围 lower_blue = np.array([100, 110, 110]) upper_blue = np.arr

Python

原创 2021-07-06 13:53:49 753 阅读

2021-01-07 Python Opencv转换颜色空间 RGB转为HSV

Python Opencv转换颜色空间 RGB转为HSV举个例子，通过摄像头把视频中的蓝色区域凸显出来，剩余的颜色均为黑色import numpy as npcap = cv2.VideoCapture(0)while(1): # Take each frame _, frame = cap.read() # Convert BGR to HSV hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) #.

matlab

原创 2021-07-06 13:53:09 1444 阅读

2021-01-07 matlab数值分析插值法拉格朗日插值法牛顿插值法

matlab数值分析插值法1 拉格朗日插值法function yh=lagrange(x,y,xh)n=length(x);m=length(xh);yh=zeros(1,m);for j=1:m; for i=1:n xp=x([1:i-1 i+1:n]); yh(j)=yh(j)+y(i)*prod((xh(j)-xp)./(x(i)-xp)); %注意区分yh和y endend调用程序x=[11,12,13]...

matlab

原创 2021-07-06 13:53:08 851 阅读

2021-01-07 matlab数值分析线性代数的直接接法追赶法

matlab数值分析线性代数的直接接法追赶法求解线性方程组Ax=b，其中A是三对角方阵%追赶法求解线性方程组Ax=b，其中A是三对角方阵function x=tridiagsolver(A,b)[n,n]=size(A);for i=1:n if(i==1) l(i)=A(i,i); y(i)=b(i)/l(i); else i<n l(i)=A(i,i)-A(i,i-1)*u(i-1); ..

matlab

原创 2021-07-06 13:53:08 372 阅读

2021-01-07 matlab数值分析数值积分与数值微分复合梯形公式复合Simpson公式

matlab数值分析数值积分与数值微分1 复合梯形公式function I=ftrapz(f,a,b,n)format long %显示15位双精度h=(b-a)/n;x=linspace(a,b,n+1);y=feval(f,x); I=h*(0.5*y(1)+sum(y(2:n))+0.5*y(n+1));函数文件function y=fun1(x)y=exp(-x);调用程序t=ftrapz(@fun1,0,1,10)2 复..

matlab

原创 2021-07-06 13:53:07 1131 阅读

2021-01-07 matlab数值分析线性方程组的迭代解法高斯-赛德尔迭代法

matlab数值分析线性方程组的迭代解法高斯-赛德尔迭代法Function [x,iter]=gs(A,b,tol)D=diag(diag(A));L=D-tril(A);U=D-triu(A);x=zeros(size(b)); %从x=[0;0…]T开始for iter=1:500 x=(D-L)\(b+U*x); %此句换为x=(D)\(b+L*x+U*x);即为Jacobi迭代 error=norm(b-A*x)/norm(b); ..

matlab

原创 2021-07-06 13:53:06 363 阅读

2021-01-07 matlab数值分析非线性方程求根牛顿法

matlab数值分析非线性方程求根牛顿法 %牛顿法求非线性方程的根： % 输入：fun--非线性函数；dfun--非线性函数导数；x0--初始值；tol--精度； % 输出：x--非线性方程数值根 function [x,iter]=newton(fun,dfun,x0,tol) format long iter=1; x=x0; while iter<500 x=x-f

数值分析

matlab

非线性方程求根

原创 2021-07-06 13:52:11 412 阅读

2021-01-07 matlab数值分析矩阵特征值与特征向量的计算改进乘幂法反幂法

matlab数值分析矩阵特征值与特征向量的计算 1改进乘幂法 function [t,y]=eigIPower(A,v0,ep) [tv,ti]=max(abs(v0)); lam0=v0(ti); u0=v0/lam0; err=ep*10; %为第一步循环做准备，此处不考虑0次循环的情况 while(err>ep) v1=A*u0; [tv,ti]=

数值分析

matlab

矩阵特征值与特征向量的计算

原创 2021-07-06 13:51:46 1133 阅读

python3 : remove，pop和del方法的区别

这三种方法都是list的删除方法，其中remove是针对可变列表的元素进行搜索删除，而pop和del是针对可变列表的下标进行搜索删除。具体区别如下： 1. remove remove(item)方法是直接对可变序中的元素进行检索删除，返回的是删除后的列表,不返回删除值（返回None） nums = [1,3,4,5,3,2] print(nums.remove(3)) #对列表元素进行搜索删除

Python

原创 2021-07-06 13:51:11 1739 阅读

python互相转换位置坐标（百度坐标、WGS_84、火星坐标）

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import math x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0 pi = 3.1415926535897932384626 # π a = 6378245.0 # 长半轴 ee = 0.00669342162296594323 # 偏心率平方 coo

GPS

python

坐标

WGS84

原创 2021-07-06 13:50:41 1880 阅读

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