1.谁有真正的轨迹（赢在龙头）之动能运行轨迹 源码公式
2.数字解盘全版软件指标精选更新之主图数字解盘（源码）
3.[1](含源码)通过关节力矩指令控制LBR/iiwa机械臂运动
4.基于B-spline的轨迹优化
5.偷偷跟我学这个看源码的小技巧，早日解放双手
谁有真正的码轨（赢在龙头）之动能运行轨迹 源码公式
动能运行轨迹
RSV:=(((CLOSE - LLV(LOW,)) / (HHV(HIGH,) - LLV(LOW,))) * );
SMA(RSV,7,1);
SMA(SMA(RSV,7,1),4,1);
SMA(SMA(SMA(RSV,7,1),4,1),6,1);
(((CLOSE / COST(8)) <= 0.8) * );
,POINTDOT;
,POINTDOT;
RSV:=(((CLOSE - LLV(LOW,)) / (HHV(HIGH,) - LLV(LOW,))) * );
Y0:SMA(RSV,7,1);
Y1:SMA(SMA(RSV,7,1),4,1);
Y3:SMA(SMA(SMA(RSV,7,1),4,1),6,1);
Y2:((CLOSE / COST(9)) <=1) * ;
Y:,POINTDOT;
Y:,POINTDOT;
数字解盘全版软件指标精选更新之主图数字解盘（源码）
在数字解盘的主图指标世界中，我们精心挑选并更新了一系列关键指标，迹软件以提升您的轨迹分析和决策效率。这次的码轨精简版代码聚焦于实战中最重要的元素，让技术分析更直观易懂。迹软件的游戏源码 首先，轨迹我们关注的码轨是核心指标：集中度％：揭示了市场筹码的分布情况，有助于判断市场趋势的迹软件稳定性。
主力成本：揭示主力资金的轨迹运作轨迹，为判断买卖信号提供重要线索。码轨
短期压力与短期支撑：动态显示市场的迹软件支撑和阻力，帮助您预判价格变动区间。轨迹
接下来，码轨是迹软件技术形态的直观呈现：中价：揭示价格波动的平衡点，结合趋势线分析，能揭示趋势的潜在转变。
近高与最高：对比当前价格与历史高点，预示着可能的顶部信号。
最低：与近低一起，形成支撑与压力的燕窝溯源码法律效力参考框架。
代码部分：我们优化了绘制代码，使关键数据以更直观的方式呈现：DRAWTEXT显示实时的获利盘％和套牢盘％，助您实时把握市场情绪。
DRAWNUMBER则呈现主力成本变化，揭示主力的动态意图。
请记住，这些指标只是工具，投资决策需要结合全面的市场分析和个人判断。效果自测，如果您对某个个股有兴趣或有任何疑问，请留言讨论。但请明确，股市风险自担，所有信息仅为参考，不构成投资建议。[1](含源码)通过关节力矩指令控制LBR/iiwa机械臂运动
本文改编自 MATLAB 的自带帮助文档，介绍了如何使用 MATLAB 和 V-REP 进行 LBR/iiwa 机械臂的计算力矩控制仿真。相较于使用 Gazebo 的原例程，本例程旨在通过将 Gazebo 替换为 V-REP，实现 V-REP 和 MATLAB 的帝国风云游戏源码通信与数据交互。本文将逐步指导实现这一仿真过程。
首先，构建项目结构，包括用于存放场景文件、通信文件和控制文件的三个子文件夹。确保 MATLAB 版本不低于 b，以便加载 URDF 文件。然后，利用 MATLAB 的自带 LBR/iiwa 机械臂的 URDF 文件及三维模型文件，创建场景文件并将其加载至 V-REP 中。处理可能出现的路径兼容性问题，确保仿真环境的搭建无误。
通信准备阶段，复制 V-REP 相关组件至 MATLAB 文件夹，并利用 vrchk.m 文件进行通信失败类型提示。创建 iiwa_computer_torque_control_workcell_init.m 函数文件，用于初始化 V-REP 与 MATLAB 之间的通信链路，包括获取关节句柄和进行 streaming 初始化。
接下来，实现与 V-REP 的dea上0轴指标源码通信代码。在 iiwa_computed_torque_control 文件夹内，建立 iiwa_computed_torque_control.m 文件，其中包含通信代码框架，以适应后续的控制逻辑。在此阶段，主要关注同步模式控制的实现，确保机械臂在 MATLAB 的控制指令下按照预定轨迹运行。
在控制代码编写中，遵循关节力矩控制原理，选择同步模式进行仿真。此模式下，控制输入与 V-REP 的动作同步，即在 MATLAB 发出控制指令后，V-REP 在预设的时间间隔内执行该指令。通过调用 V-REP 的 API，实现关节位置、速度与加速度的控制，以及力矩的计算与应用，使机械臂按照预期轨迹运行。
为了保证控制的抱枕来图定做源码准确性，进行数据处理以对比前馈和反馈力矩，以及期望与实际关节位置和速度。此阶段的分析结果有助于优化控制算法，确保机械臂能够精确地按照预设路径运动。
最后，进行仿真运行前的系统配置，确保 V-REP 和 MATLAB 都已关闭，然后按照特定流程启动 V-REP，加载场景文件，并在 MATLAB 中运行相关代码。通过观察 V-REP 中的仿真动画，验证仿真过程的正确性与稳定性。
此过程不仅适用于学术研究和学习，也为实际应用提供了参考，旨在推动机器人控制技术的发展。通过分享此例程，旨在激发更多人对机器人控制的兴趣，并欢迎各界反馈与建议，共同促进技术进步。
基于B-spline的轨迹优化
常见的全局路径规划算法生成的路径通常有很多拐点，对机器人运动不利，且增加控制复杂度。本文基于B-splines对ROS下的A*算法进行优化，以生成更平滑路径。
样条作为分段多项式函数，广泛用于插值数据点或近似函数、曲线和曲面。B样条曲线是路径平滑的强大工具，适用于计算机图形学、计算机辅助设计等领域。
1 B-spline曲线
1.1 基函数
u为节点，p为次数。
1.2 B-spline
对于n+1个控制点，knot vector包含m+1个结点，B曲线表示为：一个n+1的控制点集合、一个m+1个结点的knot vector和一个次数p。需满足条件m=n+p+1。例如，个点（n=），次数为3（p=3），则m=。在路径规划中使用B样条时，需采用clamped曲线，即第一个和最后一个点的knots数量为p+1。
2 Python实验
3 A*与B-spline在ROS中的应用
在ROS仿真中，对A*生成的所有路径点进行B样条优化，出现move_base等待超时问题，初步判断为原始路径点过多，导致轨迹优化插件超过了move_base的等待时间。后来通过增加迭代过程，对原始点在一定间隔进行删除再进行B样条插值优化，生成路径更平滑。
图示中，绿色粗线代表原始路径，红色细线为优化后路径。
源码如下：
偷偷跟我学这个看源码的小技巧，早日解放双手
大家好！
在看源码的过程中，查看 Git 提交记录是了解文件演变过程的有效途径。对于如何在 IDEA 中查看这些记录，可能有些同学感到困惑。这篇文章将分享一些实用的小技巧，帮助大家更直观地进行源码学习。
首先，确保你的本地环境配置了 Git。如果还没有安装 Git，强烈建议你先完成安装并熟悉基本操作。
接下来，使用 Git 克隆一个感兴趣的开源项目，例如 Redssion。在 IDEA 中导入项目并查看文件右键菜单，确认是否能找到“Git”选项。如果找不到，可能是 Git 配置问题，进入 IDEA 设置中进行相应的调整。
在 IDEA 的“Version Control”标签页中，你可以看到项目的提交历史。通过这个界面，你可以快速浏览文件的变更情况，了解代码的演变过程。
在日常工作中或撰写文章时，使用 IDEA 的 Git 功能主要关注提交记录，而不是直接在 IDEA 中进行代码提交。这种方式提供了可视化的代码历史，有助于理解代码的变更轨迹。
以 Redssion 为例，通过在 GitHub 的 issues 页面搜索关键词（如“死锁”），可以找到相关的问题讨论和代码修复。关注这些信息能帮助你更快定位问题和学习关键代码变更。
使用 IDEA 的 Git 插件，可以方便地查看特定日期的提交记录。在“Version Control”标签页中，通过过滤功能找到目标日期的提交，这样可以快速定位到关键变更。
通过查看提交记录，你可以了解代码的具体修改内容，这对于深入理解代码实现和调试问题非常有帮助。例如，在 Redssion 中，可以追踪到特定类的修改历史，了解其功能演进。
此外，通过查看项目的首次提交记录，可以了解项目的起源和发展历程。例如，Dubbo 的首次提交记录反映了项目早期的状态和开发团队的辛勤工作。这些历史记录不仅展示了技术演变，也蕴含了项目发展的故事。
总的来说，利用 IDEA 的 Git 功能探索代码历史，不仅可以帮助你更高效地学习和理解源码，还能深入了解项目的开发背景和演进过程。通过这种方式，源码阅读将变得更具趣味性和实用性。
