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测试一第一题通过键盘输入系列整数值，输入0表示结束，程序筛选并输出其中的素数。 要求：程序中应该包含有对输入非法数据（小数、非数值数据）的限制，当用户输入不合法时做提示。# -*- coding:utf-8 -*-
# Author : ZhangPeng
# Data : 2019/10/16 14:05
import math
def sushu(a):
flag = True
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2023-09-21 09:45:03
85阅读
# Python测控
## 1. 引言
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，广泛应用于各个领域。其中，测控是Python的一个重要应用领域之一。本文将介绍Python在测控方面的应用，并通过代码示例来说明。
## 2. Python在测控中的应用
测控是指利用各种仪器设备对被测对象进行检测、测试和控制的过程。在测控中，Python具有以下优势：
1. **简洁优雅**：Pyt
原创
2023-09-04 19:01:58
133阅读
# 如何实现“测控 python”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备开发环境] --> B[编写代码]
B --> C[运行测试]
C --> D[调试优化]
D --> E[完成]
```
## 整件事情的流程
在实现“测控 python”这一任务中，我们需要经历以下步骤：
1. **准备开发环境**：搭建Pyth
原创
2024-04-30 04:51:54
43阅读
测控专业与软考：跨界发展的可能性与优势
在当今这个信息技术日新月异的时代，软件行业成为了推动社会进步的重要力量。随着软件行业的蓬勃发展，软件水平考试（简称软考）也逐渐受到了广泛的关注。测控专业作为一个与信息技术密切相关的领域，其从业者是否能够参加软考并借此提升自身能力呢？本文将对这一问题进行深入探讨。
首先，我们需要明确测控专业与软考之间的关系。测控专业主要涉及测量与控制技术的研究与应用，而软
原创
2024-02-27 13:35:24
102阅读
# PYTHON用于测控实现指南
## 1. 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python进行测控。这是一个非常有趣且实用的领域，通过编写Python程序，你可以控制各种设备和系统，进行数据采集和处理，实现自动化的控制等功能。
## 2. 流程图
下面是Python用于测控的整体流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化
初始化
原创
2024-06-14 06:58:25
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前面介绍的PID，pure pursuit方法，Stanley方法都只是利用当前的系统误差来设计控制器。人们对这些控制器的设计过程中都利用了构建模型对无人车未来状态的估计（或者说利用模型估计未来的运动趋势）。每个控制周期只选择一个目标路点作为跟踪对象，因此，我们也可以说以上控制器只利用了模型进行向前一步预测。那么如果在更远的未来，参考轨迹变化不是那么平缓，并且有很多弯度小（急）的部分，那么只利用一
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2023-10-04 19:36:25
1032阅读
预测控制不是某种统一理论的产物，其源于工业实践，在积极吸收其他学科的科学思想和成果的基础上，并在工业实践过程中发展和完善起来的一类计算机控制方法。预测控制在工业上的成功应用使其研究不断发展和完善，出现了很多种预测控制方法。这些方法虽各有其特点，但其主要思想均可总结为三点：预测模型、滚动优化和反馈校正。预测控制之所以与其它控制方法不同，主要原因就是这三要素，这三要素不仅是预测控制方法的基本特征，而且
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2023-12-18 11:08:21
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导读：本期主要是介绍模型预测电流控制。模型预测电流控制主要包括：转速环、磁链环、磁链观测器、预测模型和代价函数。图1异步电机模型预测电流控制系统的结构框图异步电机模型预测电流控制系统的结构框图如图1所示。该控制系统与传统的FOC 控制系统相比，利用模型预测电流控制单环电流控制器替代了传统矢量控制的两个电流内环和电压调制环节。所以整个系统中较为关键的部分有内环的模型预测电流控制器、外环的转速环和磁链
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2023-12-20 16:42:36
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# 了解模型预测控制（MPC）及其在Python中的实现
## 1. 什么是模型预测控制？
模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是一种先进的控制算法，广泛应用于工业过程控制、机器人控制、航天工程等领域。MPC的核心思想是利用系统的动态模型，在每个控制时刻预测未来的系统行为，并通过优化当前控制输入来实现预定的控制目标。
与传统的控制方法相比，MPC考虑了系
# 模型预测控制（MPC）在Python中的实现指南
## 引言
模型预测控制（MPC）是一种控制算法，用于优化系统的控制输入，使得系统状态保持在期望范围内。MPC广泛应用于各类工程领域，如自动化、航天、机器人等。对于初学者而言，理解其工作原理并能在Python中实现是非常重要的。在这篇文章中，我们将一步步地教你如何在Python中实现MPC。
## 流程概述
以下是实现MPC的步骤概述：
MPC模型预测控制模型预测控制(MPC)是一类特殊的控制。它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态，解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。这是它与那些使用预先计算控制律的算法的最大不同。本质上模型预测控制求解一个开环最优控制问题。它的思想与具体的模型无关，但是实现则与模型有关。最优化控制最优控制是指在给定的约束条件下，
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2023-09-02 22:05:58
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1 模型预测控制介绍1.1生活中的例子为了更好的理解模型预测控制的思想，先举一个生活中的例子：假设你的导师给你安排了文献阅读的任务，一个月（30天）阅读30篇英文文献， 接下来你的导师就会为你制定阅读计划。 方式一是根据你现在完成的量和目标工作量之间的差距制定阅读计划，差距越大工作量越大，导师仅仅关心还剩下多少文献没有阅读，而不关心你自身阅读文献的能力，这样制定的阅读计划肯定是不合理的，导致的结果
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2023-10-20 06:49:13
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能啊，太能了。话说，有多少测试小白抱着不用写代码的想法进入了测试行业，到头来发现还是要学习语言。首先我要说的是，如果你要是刚刚开始接触自动话测试，建议你可以先从Python入手。Python 在测试工 程中的优势1. 免费、开源2. 易于学习3. 强大的程序库4. 与其他语言集成 良好与更复杂的语言相比，Python 非常便于快速学习。Python 的语法很少，具有良好的 可读性，因此工程师们即使
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2024-08-07 16:22:04
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# 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）简介与示例
在现代控制理论中，模型预测控制（MPC）是一种广泛应用的高级控制策略。与常规控制方法相比，MPC不仅考虑当前状态，还基于模型预测未来的系统行为，从而能够在多种约束条件下优化控制输入。本文将对MPC进行概述，并通过Python代码示例进行深入探讨。
## MPC的基本原理
MPC的核心思想是通过数学模型预
一说到控制，大家肯定想说PID，通过调节PID的参数，可以满足多数应用场景，既然PID控制能够满足多数应用场景，那还有必要用其他的控制算法吗？当然有必要。模型预测控制算法是最近突然火起来的一种控制算法，模型预测控制能够火起来必然有他的过人之处，模型预测控制最大的优势就是能够处理带多个约束的控制问题，在满足多约束条件下能够给出最优控制量。假想一个小车让他以最快的速度跑100m，这个问题好像比较简单，
# 模型预测控制（MPC）简介及Python示例
模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种先进的控制策略，它利用系统的动态模型来进行未来控制行为的预测和优化。MPC广泛应用于工业自动化、机器人、航空航天等领域，以其灵活性和高效能而受到青睐。本文将介绍MPC的基本概念，并提供Python代码示例，帮助读者理解如何实现这种控制策略。
## 什么是模型预测控制？
目录1. 前言2. 问题描述3. 贝叶斯定理4. Bayes engine: scalar implementation 5. Bayes engine: vectorization 6. 测试7. 后记7.1 2021-09-281. 前言 本文介绍一个贝叶斯模型的pyth
# 用Python实现MPC模型预测控制
## 引言
模型预测控制（MPC）是一种基于模型的控制策略，通过预测未来的系统状态来优化当前控制输入。这项技术广泛应用于自动化和工业控制领域。本文将为刚入行的小白介绍如何用Python实现MPC，并逐步引导你完成这个过程。
## 实现流程概览
以下是实现MPC的具体步骤表格：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 06:11:06
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今天抽空整理了一下Python单元测试框架 pytest 的用法本章节主要跟大家分享pytest的特点以及如何编写测试用例，收集测试用例我们python 的单元测试框架是有很多的，比如：unittest ——Python内置的标准库，也是我最开始（2019年）学习python自动化时用的一个单元测试框架pytest ——目前比较火的，在
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2023-08-09 14:26:22
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