因此，在我寻求自动化一些基于图像识别的软件时，我开始利用opencv的模板匹配和pyautogui库学习一些python。我知道像autohotkey或autoit这样的工具可能更容易完成工作，但我想用python，因为我对机器学习也很感兴趣。在python之前，我已经研究过Sikuli、Autohotkey和Autoit，但认为它们太麻烦了，过了一段时间就无法使用了。我见过用那些框架构建的软件，
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2024-01-25 10:00:32
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学习java大概10天的样子写的，写了一下午，晚上还调了好久的BUg，实现很简单，扩充性差，但是做出来的时候去很高兴，希望发在这里印证自己的学习，督促自己，也希望能交到跟多的朋友交流学习，得到大家的指点！/游戏类/
public class Game {
Maps map = new Maps();
Roles role = new Roles();
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2023-12-31 15:58:16
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1 引言本人是先看了多个博客实现了：在ubuntu下建立完整的ardupilot开发环境。 该文是基于搭建完编译环境后，也就是搭建好ardupilot的仿真环境实现的。在文章: 《Pixhawk无人机扩展教程(5)—SITL仿真模拟飞行：开发环境搭建》.中指出：要进行SITL仿真飞行，需要分以下几步进行： 第一步：搭建Ardupilot开发环境； 第二步：ArduPilot 软件在环仿真SITL（
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2024-01-29 15:38:12
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提到飞行模拟体验大多数人想到的就是PC或者次世代家用主机上的飞行模拟软件和游戏。在这些平台上，玩家们的操作方式以键盘和手柄居多，部分玩家会专门配置专业的游戏遥感以获得更高的驾驶体验。同时由于硬件的不断提升也使得软件与游戏的画面质量取得了长足的进步，基本可以高度还原所有光影效果。但是由于PC与家用机本身条件限制，以及家用显示器能展示出的场景效果以及大小有限，同时即便是最高端的控制器也离真正的飞行设备
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2023-10-05 08:27:51
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项目代码阅读记录这个栏目将会总结我在学习过程中阅读过的项目代码的总结和记录。 文章目录项目代码阅读记录一、全局变量二、主函数main二、runGame()三、余下函数1. getNewBoard()2.def isBoardFull(board)3.def getHumanMove(board, isFirstMove):4.def isValidMove(board, column)5.def
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2023-12-01 12:05:54
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# Python飞行轨迹探索
飞行轨迹是指飞行器在空中运动的轨迹。在航空航天领域，研究飞行轨迹可以帮助我们了解飞行器的运动规律，优化飞行路径，并提高飞行效率。本文将介绍如何使用Python来探索飞行轨迹，并展示一些代码示例。
## 什么是飞行轨迹
飞行轨迹是指飞行器在空中运动的轨迹。飞行器可以是飞机、火箭、无人机等。研究飞行轨迹可以帮助我们了解飞行器的运动规律，包括速度、加速度、高度等参数，
原创
2024-06-05 05:51:42
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Levy飞行是一个用于描述无规飞动的数学模型，广泛应用于物理、金融以及生物领域。它利用分数维理论描述随机过程，在模拟复杂数据和现象中展现出独特的优势。本篇文章将深入探讨Levy飞行在Python中实现的过程，并详细拆解其核心特性、实战对比、算法实现及扩展生态。
### 背景定位
在现实世界中，许多现象无法通过传统的随机行走模型来解释。Levy飞行模型由于其潜在的长距离跳跃特性，为这些现象提供一种
学了python数据分析一段时间了，看了很多书，发现书中的例子都是用随机数生成的，如果要用来处理实际应用问题，还是要费一阵子功夫的。正好工作上有时需要处理一些发动机台架数据，便萌生了使用python处理数据的想法。这篇文章主要探讨如何用python实现测试数据的可视化。首先，数据选用的是从发动机台架测试导出的一些信号，生成csv文件以便python分析使用。python方面，作图模块选用的是plo
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2023-12-21 06:46:42
256阅读
python脚本运行gprMax3.0批量仿真GPR B-scan图像1.引言2.Python脚本3.可能出现的报错4.数据展示 1.引言探地雷达（GPR）结合深度学习通常需要大量的训练数据集，对于GPR仿真数据集的获取，我们一般通过gprMax生成，而gprMax3.0仿真数据时需要通过cmd命令提示符窗口人工一条一条地输入指令（通过cmd命令生成GPR B-scan图像：可以参考我的上一篇博
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2023-12-12 23:09:37
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使用Python绘制#绘制三维直线图，将飞机飞行的航迹用（经度，纬度和高度）来描述
#*************************************************************
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matp
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2023-05-25 17:28:39
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一、片外： Python是一种面向对象，解释型的计算机程序设计语言 某些条件下执行效率不如C/C++语言，因此在进行例如幂次运算时可以用C/C++讲算法实现然后做成可供python调用的封装模块 当双方合作时需要你提供接口或者模块供第三方调用，但是你又担心第三方将你的模块破解，这时候，你可以使用C/C++实现
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2023-12-21 15:55:20
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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
namespace 飞行棋
{
class Program
{
//下标为0对应地图第一格，下标为2对应第2格……
//在数组中1：幸运轮盘◎；2：地雷☆；3：暂停▲；4：时空隧
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2023-10-03 08:39:58
241阅读
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;namespace 自己做的骑士飞行棋
{
class Program
{
//数组的下标为0的元素对应地图上的第1格，下标为1的元素对应第二格...下标为n的元素对应n+1格。
//在数组中用:1.表示幸运轮盘◎1
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2023-11-13 10:56:08
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using System;
namespace 飞行棋项目
{
class Program
{
///1、画游戏头
///2、初始化地图
///把整数数组中数字编程控制台中显示的特殊字符显示的过程，就是初始化地图
///3、画地图
///4、玩游戏
//我们用静态数组用来模拟全局变量，
骑士飞行棋代码如下：class Program
{
//在下面的数组中存储我们游戏地图里的各个关卡
//数组的下标为0的元素对应地图上的第一格，下标为1的元素对应第二格。。。下标为n的元素对应第n+1格
//在数组中用：1：表示幸运轮盘○
// 2：表示地雷☆
//
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2024-01-29 13:26:30
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文章目录一、理论基础1、莱维飞行分布算法2、LFD算法流程图二、仿真实验与结果分析1、函数测试与数值分析2、WSN覆盖优化三、参考文献 一、理论基础1、莱维飞行分布算法本文提出了一种新的基于莱维飞行的元启发式算法，称为莱维飞行分布(Lévy flight distribution, LFD)，用于求解实际优化问题。LFD算法的灵感来自莱维飞行随机游走，用于探索未知的大搜索空间(例如，无线传感器网
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2023-10-12 09:30:35
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文章目录一、理论基础1、正弦余弦算法2、改进正弦余弦算法（1）引入Lévy飞行（2）设置非线性指数递减参数$r_1$（3）设计动态惯性权重（4）改进SCA算法流程二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、正弦余弦算法请参考这里。2、改进正弦余弦算法（1）引入Lévy飞行针对SCA算法易早熟的问题，本文首先将迭代结果按照适应度值的大小进行排序，在保存当前最优位置的同时引入Lévy飞行再次进行
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2024-01-03 17:57:27
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文章目录一、理论基础1、被囊群优化算法2、LSATSA算法（1）融入反馈策略位置更新（2）莱维飞行策略（3）自适应权重（4）LFATSA算法流程二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、被囊群优化算法请参考这里。2、LSATSA算法（1）融入反馈策略位置更新本文在搜索种群空间中随机选出一只被囊动物，得到随机被囊动物的反馈信息，然后再结合最佳位置去更新个体位置。通过不断地迭代，最终找到食物。
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2023-12-04 19:57:11
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# 实现 Python 弹片飞行轨迹的指南
在这篇文章里，我将指导你如何使用 Python 实现弹片的飞行轨迹。我们将从基本的概念入手，一步步完成这个项目。本文将涵盖整个流程、每一步的要求以及实现所需的代码示例。希望能够帮助到每一位刚入门的小白开发者。
## 整体流程表
首先，我们需要了解实现这一项目的步骤。以下是整个流程的概述：
| 步骤编号 | 步骤 | 描
将对飞行器制导与控制分几次进行一个较为全面的讲解，从基本概念出发到控制系统、制导系统有关理论和仿真，包括极点配置控制系统、LQR控制的设计以及仿真。1.飞行器制导系统概述 制导系统从功能上分为导引系统和控制系统。控制系统主要是解决飞行器飞行的稳定性，而导引系统主要是解决飞行器对目标的命中精
