Udacity

当前话题为您枚举了最新的Udacity。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。

Matlab绘图形状的代码 - 描述统计项目 - Udacity
这是Udacity描述性统计课程的最后一个项目。该实验涉及从一副扑克牌中抽取样本,并根据抽取的牌的值创建直方图,展示卡值的相对频率。您将使用Matlab编写代码执行此实验。首先,从标准的52张扑克牌中抽取样本,每次抽取三张牌,并记录它们的值总和。
用卷积滤波器MATLAB代码-Udacity传感器融合纳米学位计划 我的学术成果
用卷积滤波器MATLAB代码Udacity传感器融合纳米学位课程,包括我在该学位项目中完成的作业和测验解决方案。这些内容将被整理到单独的目录中,每门课程一个目录,每门课程都有详细的构建说明。此外,存储库中还包含了YOLOv3在“相机”课程中的应用,您可以使用Git LFS来下载权重。访问Git LFS安装指南,克隆存储库后,在相应目录中使用以下内容下载YOLOv3权重:$ cd $ git lfs fetch。权重将保存在SFND_Camera/detect_objects/dat/yolov3.weights。需要注意的是,本课程的雷达部分使用MATLAB进行编程,因此您需要使用该软件来运行相关代码。虽然官方概述中未明确提到,只涉及C ++,但事实上,仅雷达部分需要MATLAB,而完成整个课程则并非必须。您可以选择在MATLAB或Octave中运行大多数代码,最终项目均可适用。此外,课程还简要介绍了卡尔曼滤波器的Python应用。
matlab匹配滤波代码-CarND-T2-P1-扩展卡尔曼滤波器U在Udacity上使用C++和Eigen库
matlab匹配滤波代码CarND·T2·P1·扩展卡尔曼滤波器(EKF)项目项目概况在这个项目中,您将利用扩展的卡尔曼滤波器(EKF)来估计带有噪声的激光雷达和雷达测量的目标运动物体的状态。通过项目要求达到的RMSE值为:px = 0.11, py = 0.11, vx = 0.52, vy = 0.52的公差。为了测试这一点,需要使用最新版本的main.cpp,以便在没有模拟器的情况下运行此项目。如果您正在寻找Udacity的启动代码项目,则可以在此处找到。依赖关系包括make >= 4.1(Linux /),gcc/g++ >= 5.4(Linux /), 。有关安装说明和其他详细信息,请参见以下部分。 。这已经是一个回购的一部分,所以您不必担心。安装该存储库包含两个文件可用于设置和安装:install-mac.sh适用于Mac。 。适用于Linux或(请确保已更新)的install-ubuntu 。对于Windows,还可以按照所述使用Docker或VMware coulso。也可以在此处找到有关环境设置的详细信息。如果你从源代码安装,结账