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基于C#的TCP/IP协议客户端和服务器的代码实现
基于C#的TCP/IP协议客户端和服务器的代码实现，全代码附上，还有部分关键代码的解释
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matlab多机器人避障
多个机器人之间的协调路径规划，可以实现多个机器人由已知起点到已知目标点避障。
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matlab色散程序
matlab色散补偿程序，光谱仪采集到的数据进行一系列变换，画出耦合曲线的图
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MATLAB下求两幅图像的峰值信噪比（PSNR）
MATLAB下求两幅图像的峰值信噪比（PSNR）。讨厌在网上下到骗分的东西。小程序，保证能运行。
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高斯扩散模型
高斯扩散模型以及改进的公式，可以为环境专业需要的提供参考，主要用于大气污染物的扩散模型建立
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采用LCL滤波器的并网逆变器双闭环控制系统仿真-gridon01.mdl
采用LCL滤波器的并网逆变器双闭环控制系统仿真-gridon01.mdl参照相关文献后，自己搭建的仿真模型，还请批评指正。系统采用电感电流外环电容电流内环。仿真模型如图1： 00000001.JPG 图1 模型文件见附件： 控制效果见图：入网电流与电网电压波形图2、入网电流给定值与实际入网电流波形图3、入网电流FFT分析图4、功率因数变化图5。00000003.JPG 图3入网功率因数几乎为1.....................
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图像匹配、图像配准、图像校正
该文档，详细描述了，图像处理中经常遇到的三个概念图像匹配、图像配准、及图像校正，能有效地帮助同学们加深对这三个概念的理解和辨别，以便选择正确有效地方法进行图像处理。
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stm32+fatfs+SDIO读写TF卡
stm32+fatfs+SDIO读写TF卡，创建文件写文件读文件，获取卡容量
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LaneNet训练自己教程
车道线分割模型模型训练自己的数据该模型是属于二分类语义分割6.encoder decoder model该文件夹中存放的是用于编码和解码的模型这里使用的是 vgg cncodcr. py和 fcn decoder. py测试:更换编码和解码的模型7. lanenet model该文件夹下存放的是 lannet模型的重要操作train.py中主要用到的是 lanenet merge model8. tboard该文件夹用来存放模型训练时产生的 event记录9. tools该文件夹下仔放的是 train lanenet py和 test lanenet py两个文件分别用于训练模型和测试模型10.训练准备好训练数据以后,在 terminal(终端)中通过指令跳转到 lament目录下举例:cd/ XXX/lanenet然后输入一下命令开始训练python tools/train lanenet. py --net vgg--dataset dir data/training data example/-net指定模型的骨干网终dataset dir指定训练数据的目录(该目录为 train txt所在的目录)如果训练的过程中出现了中断,需要接着训练,可以输入python tools/train lancnct. py --nct vgg -datasct dir data/training data cxamplcweights path path/to/ your/last/ checkpointgths_ path指定之前训练中断时权重文件存放的日录训练结東后,训练得到的模型的权重和参数文件在 model目录下的tusimple lanenet文件夹中l1测试准备测试数据测试数据是原始图片,放在data目录下的 training目录下的 testimage中(可以自定义)准备权重文件:将训练好的权重文件,包括:checkpoint, lanenet model pb, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000. data-00000-of-00001, tusimple lanenet vgg 2018-10-19-13-33-56ckpt-200000 index, tusimple lanenet vgg_2018-10-19-13-33-56.ckpt-200000meta放在 model文件夹中测试数据准各完成后,打开 terminal(终端)输入以下命令跳转到 lanenet目录下cd/XXX/ lanenet′然后输入如下命开始用单张图片测试模型python tools/test lanenet. py -is batch False -batch size 1 --weights pathpath/to/your/model weights file --image path data/tusimple test image/O. jpgis batch是否是批量处理(True表示是批量处理, False表示不是批量处理默认为True)batch size批量处理一次读取的图片数量weight path模型的权重文件所在的目录image path测试数据的原始图片输入如下命令开始用批量图片测试模型:python tools/test lanenet.py -is batch True -batch size 2 -save dirdata/tusimple test image/ret --weights path path/to/your model weights file-image path data/tusimple test imagesavc dir是存放测试结果的地方(测试结果为划分车道线后的图片)安芯/方禹20181228
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capon谱估计 MATLAB
capon谱估计 MATLAB 程序 通过验证 可以得到功率谱估计的图 比较准确
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