1.电脑零起点,起点起点如何做一个类似于百度的搜索引擎网站?
2.市场软件指标精选更新:副图--“牛起点”(源码)
3.规划控制之轨迹拼接
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电脑零起点,如何做一个类似于百度的搜索引擎网站?
.......这问题真牛。。源码源码。起点起点
s网上那些所谓搜索引擎源码,源码源码都只是起点起点引用baidu、google的源码源码GPT 源码解析搜索结果的网页代码而已,根本不算搜索引擎源码。起点起点。源码源码。起点起点。源码源码。起点起点
用别人的源码源码搜索结果,何必上你的起点起点网站搜,直接baidu不就完了
要做搜索引擎,源码源码现在基本上已经没机会了,起点起点新版灯塔 源码都被垄断了。当年baidu起来是因为市场不成熟,没有强力竞争对手。
市场软件指标精选更新:副图--“牛起点”(源码)
大家好,
分享的精选副图指标名为牛起点。
新朋友如有兴趣,可先关注后联系。
今日介绍的市场软件指标精选更新:副图--“牛起点”(源码)
以下是牛起点指标的具体公式:
CA:=MA(CLOSE,5);
CJ5:=CA*/;
HA:=MA(H,5);
HJ5:=HA*/;
TGH1:=IF(C>O&&H>REF(C,1),ATAN(HJ5-REF(CJ5,1)),0);
TGH2:=IF(C>O&&H
TGH3:=IF(C>O&&H=REF(C,1),0,0);
LGH1:=IF(CREF(C,1),ATAN(HJ5-REF(CJ5,1)),0);
LGH2:=IF(C
LGH3:=IF(C
GGH:=(TGH1+TGH2+TGH3+LGH1+LGH2+LGH3);
突破高点:MA(REF(GGH,1),),COLORWHITE;
指标通过MA、ATAN、IF等函数计算,旨在帮助用户识别市场中可能的突破高点。
另外,还介绍了一个辅助指标,用于分析价格通道的antd源码解析变动。
公式包括计算通道上下边界、通道宽度、通道变动趋势等,通过这些指标,用户可以更全面地分析市场走势。
指标源码来自网络收集和会员提供,仅供学习和研究使用,不得用于商业或非法用途。指标的使用结果具有一定的主观性和风险性,请用户根据自身情况谨慎参考。
感谢平台提供的机会,让我们共同见证市场的发展与成长。
规划控制之轨迹拼接
自动驾驶系统中,planning模块输出轨迹信息作为control模块输入。vs源码天空这些信息包括一系列点的位置(x, y, θ)、曲率(κ)、时间(t)、速度(v)和加速度(a)。control模块频率通常高于planning频率,因此,平滑的轨迹转换至关重要以避免控制抖动。
规划起点的选取直接影响控制稳定性。通常,一些同学可能直接使用当前车辆位置作为起点。理论上,如果控制跟踪和定位完美,这种方法可行。然而,辅助网页源码实践中,由于各种定位误差和控制误差/滞后问题的累积,使用当前位置作为起点会导致控制抖动。
考虑如图所示的情况。pos_last为上一帧车辆的实际位置,红线为规划轨迹。在下一帧,车辆移动到pos_cur,若规划起点选择pos_cur,轨迹终点保持不变,规划的轨迹变为蓝色曲线。两条曲线在起点附近存在差异,这将引起控制抖动,导致轨迹不连续。
此外,使用实际位置作为起点还可能导致车辆发散,跟踪误差逐渐增加,偏离初始参考线。以一维速度跟踪为例,假设当前为减速过程。如果使用上一帧的实际速度规划减速曲线,经过一帧,由于实际速度跟踪或解算存在误差,目标速度m/s变为m/s;使用实际速度作为起点,下一帧将按照m/s速度重规划轨迹;若目标速度进一步变为m/s,实际自车将加速,而非预期的减速效果。
引入实际速度导致了这一问题,实际速度包含了跟踪误差和定位误差。如果以实际速度重规划,可能导致误差进一步发散,产生相反效果。因此,规划起点在允许的跟踪误差范围内不应选择实际位置。
理想的实践方式是,在终点(参考线)不变的情况下,无障碍等场景下,规划输出的轨迹线保持不变(至少位置不变)。在经过一帧后,从pos_last到pos_cur,为了保证轨迹连续性,当前帧规划起点应选择在last_traj与pos_cur最近的投影点上,一般需增加dt的向前预测量。得到投影点信息后,即可规划出与上一帧轨迹完全重合的cur_traj曲线。即使当前位置不在轨迹上,但连续性得到保证,使得控制连贯,避免了跳变。
在设置pos_cur和投影点的偏差阈值时,若两者距离过大,说明控制难以跟上规划轨迹。此时,应考虑实际位置进行进一步规划。例如,设定阈值为cm,当车辆位置距离轨迹线cm时,可将起点设定为离投影点cm的位置。这样做主要是为了避免使用投影点规划导致的控制超调,从而产生更大的轨迹偏差。
基于Python的简单实现展示了轨迹拼接算法。实际工程实现时,方法类似,可参考Apollo源码。轨迹规划使用样条曲线设计。初始时,设置起点和终点信息,计算三阶样条曲线系数,规划出S型曲线last_traj。经过一帧,车辆从pos_last移动到pos_cur,在红色last_traj曲线上求得最近点作为当前帧规划起点,终点仍为设定值,使用三阶样条曲线求系数,得到蓝色的cur_traj。last_traj和cur_traj高度重合,实现了上下帧轨迹间的无缝衔接。在实际应用中,需要考虑时间、速度等维度的信息,但该方法的思想保持一致。
Python源码如下:
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