最近写代码需要用到栅格数据处理的相关库文件rasterio以及处理地理空间数据的库工具geopandas.geopandas类似于我们熟知的数据操作管理工具pandas,相当于是他的一类吧，专门用来处理地理空间数据的python第三方库，它是在pandas的基础上建立的，完美地融合了pandas的数据类型，并且提供了操作地理空间数据的高级接口，
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2024-06-04 17:26:59
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文章目录前言一、二叉搜索树及查找1.1 二叉搜索树的建立1.2 二叉搜索树的函数二、二叉搜索树的插入三、二叉搜索树的删除小测验 前言我们先来回忆一下前面提到过的查找问题查找问题有两类，一类叫静态查找，就是我们要找的集合的元素是不动的。所以也就是说在一个集合上主要做的是find操作，而没有插入、删除等操作发生。另外一种查找就是我们要找的这个对象的集合本身会动态地发生变化，也就是说经常要发生插入删除
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2024-08-12 16:23:35
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1，盲目搜索1.1 宽度优先搜索 基本思想： 扩展初始节点扩展初始节点的所有后继节点扩展后继节点的后继节点第n层结束，不可能到n+1层要点:新扩展节点放于OPEN表末端问题有解时，一定可以找到方法具有通用性数据规模大时，搜索效率低1.2 深度优先搜素基本思想：总是扩展当前节点的最深节点一直扩展直到到达最深层，直至没有下一层回退到上一个
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2024-07-22 16:18:03
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图1 状态空间的搜索策略 一般说来，搜索策略讨论对于具有树状结构图的问题状态空间更加方便。因此，对于非树状结构图的问题，例如网状结构等，往往需要化为树状结构图，以便更好地应用搜索策略进行讨论。 （1）广度优先搜索——先进先出，生成的节点插入OPEN表的后面。 基本方法：从根节点S0开始，向下逐层逐个地对节点进行扩展与穷尽搜索，并逐层逐个地考察所搜索节点是否满足目标
状态空间搜索是程序设计中的最基本方法之一。它通过在状态空间中的初始状态出发，按照一定的顺序和条件对空间中的状态进行遍历，最终找到目标状态。一般的状态空间搜索方法有枚举、深度/广度优先搜索、启发式搜索等等，由于枚举法相对比较易懂，这里不再加以介绍；同时介于篇幅的限制，我们在这一讲也不打算单独启发式搜索。于是，本讲的主要内容就是介绍深度/广度优先搜索以及一些常见的优化技巧。第一部分 深度优先搜索(De
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2023-11-20 22:50:59
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朋友们，我是床长! 如需转备的、追求效率而有的放...
原创
2022-08-12 17:25:05
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2022.7.17：初始版本状态空间平均法与小信号基本建模法遵循相同的建模思想，即：求平均变量、分离扰动、线性化。我们以buck变换器建模为例来阐述这一建模方法。1. 求平均变量开关变换器在一个周期内有多个状态，针对第n个状态的等效电路列写工作状态的状态方程和输出方程如下：\[\bold{\dot x}_n(t)=\bold A_n\bold x(t)+\bold B_n \bold u(t)\\
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2024-05-21 17:09:19
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基本概念问题空间：问题空间是问题解决者对一个问题所达到的全部认识状态，它是由问题解决者利用问题所包含的信息和已贮存的信息主动的地构成的。 初始状态：一开始时的不完全的信息或令人不满意的状况； 目标状态：你希望获得的信息或状态； 操作：为了从初始状态迈向目标状态，你可能采取的步骤。对象：对象（object），是面向对象（Object Oriented
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2024-06-17 11:13:51
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哲学思想： 状态模式是一种基于面向对象编程的设计模式，它的哲学思想是将对象的行为根据状态的变化而变化。这种模式将对象的状态和行为分离，使得同一种行为在不同的状态下可以有不同的表现，从而达到更加灵活的设计和实现。简介： 状态模式是一种行为型设计模式，它将一个对象的行为和状态进行分离，从而实现了
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2024-06-05 21:01:28
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迷宫问题以及状态空间搜索的实现，有赖于栈和队列这些数据结构的支持。
1. 解迷宫问题
解迷宫问题是一种常见智力游戏，也可以视为许多实际问题的反映和抽象。例如：
在公路网或铁路网上查找可行的或最优的路线；
电子地图的路径检索；
计算机网络传输的路由检索；
对于迷宫问题，一般是给定一个迷宫图，包括图中的一个入口点和出口点，要求在图中找到一条从入口到出口的路径。各种具体的迷宫可能具有不同的
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2016-08-14 18:19:00
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Python的命名空间是Python程序猿必须了解的内容，对Python命名空间的学习，将使我们在本质上掌握一些Python中的琐碎的规则。接下来我将分四部分揭示Python命名空间的本质：命名空间的定义；命名空间的查找顺序；命名空间的生命周期；通过locals()和globals() BIF访问命名空间重点是第四部分，我们将在此部分观察命名空间的内容。一、命名空间Python使用叫做命名空间的东
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2023-11-28 13:22:00
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两年前第一次接触到PID觉得很高深，很神奇；后来逐渐觉得单纯的PID小儿科了，又了解到专家PID，模糊PID，神经网络PID这些改进算法，再后来又知道了ADRC，便感控制领域浩如烟海，所学不过沧海一粟。然便纵真理无穷，进一寸自有一寸的欢喜。 不敢说看了几篇论文，听了几节报告，做了几次仿真，就吃透ADRC了，不过只是一些粗浅的理解，记录一行歪歪斜斜的足迹。以便回首过眼云烟之时，可以安慰自己一句，我已
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2024-05-17 22:58:25
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目录序言建立离散状态空间模型由差分方程建立状态空间模型输入不含有高阶差分项输入不含有高阶差分项由\(Z\)传递函数建立状态空间模型由状态空间模型得到Z传递函数能观能控性判据离散系统的能控性判据状态能控性判据输出完全能控离散系统的能观性判据离散系统的状态反馈控制器设计极点配置设计法状态观测器设计全维观测器降维观测器序言离散系统和连续系统类似建立离散状态空间模型和上一篇文章中的连续系统一样，我们首先要
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2024-05-19 17:30:02
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HMM用于手势识别： 训练时每一种手势对应一个HMM-Model，识别率取最大的一个HMM即可。 类似于一个封装的完成多类识别器功能单层网络。 优点： 尤其适用于时间序列的建模，对复杂度高的动作也具有较高的识别精度，
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2024-07-30 10:28:46
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采用状态空间法求解八数码问题1. 问题描述2. 算法思路2.1 判断是否有解2.2 广度优先搜索求解2.3 去重2.4 输出解路线3. 数据结构及函数说明3.1 数据结构3.2 函数说明3.2.1 input3.2.2 haveSolution3.2.3 deCode3.2.4 explore3.2.5 getSolution3.2.6 print4. 流程图5. C++代码6. 代码运行结果
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2024-07-25 10:05:41
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恢复内容开始 状态空间法 图搜索 盲目式搜索 等代价搜索 先扩展代价最小的节点 此时的I为OPEN表里最小代价的，因此I可能不是第一次出现在OPEN表 启发式搜索 局部择优 不同的启发函数，最后的效率不同 A*算法的搜索效率在很大程度上取决于h(n)，在满足h(n)<=h*(n)的前提下，h(n)的
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2019-12-30 19:27:00
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本文主要介绍 Python 的命名空间和作用域，以及 nonlocal 和 global 的用法。阅读本文预计需要 15 min。 一文了解 Python 中的命名空间和作用域1. 前言2. 命名空间3. 作用域4. 全局变量 VS 局部变量5. `global` VS `nonlocal`6. 小结7. 巨人的肩膀 1. 前言Python 命名空间(Namespace)和作用域(Scope)对于
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2024-01-05 21:41:41
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（1）状态空间法： 问题的状态空间时一个表示该问题全部可能状态及其关系的图，它包含三种说明的集合，即所有可能的问题初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G。因此，把状态空间记为三元状态（S,F,G）。 要完成某个问题的状态描述，必须确定三件事：一是该状态描述方式，特别是初始状态描述；二是操作符集合及其对状态描述的作用；三是目标状态描述的特性。 旅行商问题（下面分别是原图和状态空间法表示
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2024-09-03 12:52:28
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1 模型表示方法1.1 连续模型1.2 离散模型 其中，是采样周期。注意，由于输出方程本身就不是微分方程，所以不需要进行离散化，离散系统和连续系统的系数矩阵相同。2 离散化方法2.1 精确离散化方法离散化的主要目标就是要保证离散化后的系统特性不变，具体而言，我们期望离散化后的系统和连续系统的系统状态在的时刻下保持一致。 基于此思想，我们可以推导出离散化方法。第一，连续模型的解可以表示为：第二，取，
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2024-09-18 15:40:38
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从马尔科夫链的状态转移矩阵的收敛性写起。 矩阵定义：1.元素非负；2.列和为1（或者行和为1）。 如此进行的状态转移才是平稳的，比如100个人在10个城市间迁移，每次迁移完总数还是100个人。 这类矩阵有4个性质： 1.有个特征值为1。这个容易验证，对应特征向量为全1。 2.矩阵的n次方仍然是马尔科夫矩阵。也容易验证和推导。 3.所有特征值的绝对值不大于1。若是A的特征值，则是的特征值，而仍然是马
