PUMA算法

当前话题为您枚举了最新的 PUMA算法。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Puma机器人模拟Puma 762机械手的3D仿真
这是基于Don Riley的“3D Puma Robot Demo”进行的Puma 762机械手仿真,专注于解决正向和反向运动学问题。GUI经过更新,包括新的逆运动学面板和绘图功能,增强了用户体验。
优化DOA估计的新方法PUMA和MODE算法性能比较
C. Qian、L. Huang、M. Cao、HC So和J. Xie在《IEEE航空航天和电子系统汇刊》中发表了题为“PUMA:用于DOA估计的MODE的改进实现”的研究。该研究比较了两种算法,即MODE和PUMA,在单源DOA估计中的表现。研究结果显示,相比于MODE,PUMA在优化问题的解决方案中表现更优。
MKMATLAB代码-PUMA500_QNX_Hack-in项目更新
更新项目以支持MATLAB 2015b及更高版本,包括SIMULINK和Real Time Workshop。确保QNX IDE 6.5.0已正确安装。添加puma_sim_v21/rtw/c/qnx_和puma_sim_v21/toolbox/puma文件夹至MATLAB路径。修改模板前,请每次运行puma_sim_v21/set_qnx_env_Win.bat。或者使用QNX IDE中的Makefile项目来编译生成的C代码。
PUMA560机器人模糊控制的MATLAB开发
采用模糊控制算法对PUMA560三自由度机器人进行MATLAB开发。
探秘算法世界:解读《算法导论》
作为算法领域的奠基性著作,《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑,深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。
智能算法遗传算法、蚁群算法、粒子群算法的多版本实现
智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法,是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。
分治算法
美赛可能会用到分治算法,代码如下。
算法精粹
算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治
Pagerank 算法
运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法,数据集源于 web-Google.txt 文件。
Apriori算法
Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。