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机械臂运动仿真
产品系统
本项目实现了一个完整的4自由度机械臂运动仿真系统,具有以下核心功能:1.正向运动学计算根据4个关节角度(q1,q2,q3,q4)实时计算机械臂各连杆和末端执行器的空间位置支持任意时刻的关节位置查询可视化展示机械臂当前姿态2.逆向运动学求解输入目标末端位置(x,y,z)和姿态角度自动反解出4个关节的目
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在接口服务能力上设计了智能检索、关键字检索、建议检索、周边检索、矩形检索、多边形检索、沿途检索、专题检索、地理编码、逆地理编码、详情查询、方位检索、扇形检索。智能检索:可以对Query进行全方位的意图理解,对不同的意图可能会返回不同数据结构的搜索结果,有POI列表、行政区域、城市分布、城市跳转、纠错
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简易的生成网络拓扑图,根据excel里的数据的源地址和目的地址生成拓扑图,以及用excel中对应的IP给各个节点确定设备名,先将核心节点布局好,然后再将其他节点放在和这些结点四周
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基于PyTorch的工程数理仿真计算工具
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序列建模(时序分析)通用工具
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设计了数据模块、模型模块、学习模块、系统模块、其他(配置、常量、工具等)模块。数据模块:用于处理序列数据的Dataset类和相关函数。它包括了从文件中读取数据、构建特征序列以及将数据转换为适合模型训练的格式的功能。根据模型模式的不同,数据可以以不同的方式进行处理和组织,以满足不同类型模型的需求。模型
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基于复杂运动场景的篮球持球人身份重识别算法
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1.Requests、JSON、Excel读写2.携带请求头与请求参数调用目标接口,依靠接口分页载荷实现自动翻页;解析返回的JSON数据,通过键值、索引提取有效内容,最终将数据保存为Excel表格。
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agentic量化交易系统
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本项目是一套基于Multi-Agent架构的智能量化投研系统,通过多个专业Agent协同工作,覆盖"数据采集→因子挖掘→策略回测→模拟交易→实盘执行→复盘优化"的全链路。系统核心目标是降低量化策略研发门槛,提升投研自动化水平,实现人机协作的智能投资决策。
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andes仿真综合负荷模型增添
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面向ANDES的运行时注册综合负荷模型本代码库提供一套**综合负荷模型(CLM)**原型,可将ANDES中原有的恒功率(PQ)负荷替换为由以下组件构成的综合负荷:静态ZIP负荷五阶感应电动机动态模型对被替换负荷的初始无功功率执行严格初始化校验该程序包无需修改已安装的ANDES源代码。只需在创建电力系
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