轨迹优化 | 基于Savitzky-Golay滤波的无约束路径平滑(附ROS C++/Python仿真)
lay滤波?2 Savitzky-Golay滤波推导3 算法仿真与验证3.1 ROS C++仿真3.2 Python仿真 0 专栏介绍 🔥课设、毕设、创新竞赛必备!🔥本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战,包括:曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等),每个算法都包含代码实现加深理解 🚀详情:运动规划实战进阶:轨迹优化篇 1 什么是...
再迎进展!韩江榕江练江水系连通后续优化工程钻爆隧洞实现贯通
文、图/全媒体记者 胡彦 许张超 通讯员 陈潇 贾红洁 葛佳旭广东一项重大民生水利工程又有新进展了。记者从广东粤海粤东供水有限公司获悉,11月19日,韩江榕江练江水系连通后续优化工程钻爆隧洞安全顺利贯通,实现该段隧洞预定的节点目标,为后续钻爆隧洞二次衬砌按期开展奠定基础。工程唯一钻爆隧洞位于施工1标GX3至GX4区间,全长约4.2千米,隧洞洞身以Ⅳ类及Ⅲ类围岩为主,沿线穿越20余条断层,地下水丰富,工...
增强多模态大语言模型推理能力:混合偏好优化的魔力
大语言模型(MLLMs)正如雨后春笋般涌现。它们的训练一般分为预训练和监督微调两步。然而,这些模型在多模态推理,尤其是链式思维(CoT)表现上常常因分布偏移而受限。为了解决这一问题,我们引入了一种偏好优化(PO)过程来提升MLLMs的多模态推理能力。具体来说,我们从数据和模型两方面着手:(1)在数据方面,我们设计了一个自动化偏好数据构建流程,从而创建了一个高质量的大规模多模态推理偏好数据集MMPR;(...
「Mac玩转仓颉内测版52」基础篇14 - 递归函数与尾递归优化
本篇详细讲解递归函数及其在仓颉语言中的实现,并介绍尾递归优化的优势。递归是解决分解问题的强大工具,但当递归深度过大时可能导致栈溢出。仓颉语言通过尾递归优化有效避免了这一问题。 关键词 递归函数尾递归尾递归优化栈溢出 一、什么是递归函数? 递归函数是指在函数定义中调用自身的函数。递归能将复杂问题拆解成简单子问题,并通过层层递归逐步求解。每个递归函数都必须有终止条件,以防止无限递归。 1.1 递归的经典...
深度优先搜索(DFS)与回溯法:从全排列到子集问题的决策树与剪枝优化
可或缺的算法工具,尤其在组合问题(如全排列、子集等)中,发挥着至关重要的作用。通过递归的方式,DFS 能够遍历问题的解空间,而回溯法则通过撤销不合法的选择,避免重复计算,提高效率。在解题过程中,剪枝是优化回溯法的重要手段,它通过提前排除无效路径,进一步减少了运算的复杂度。本文将深入探讨如何使用 DFS、回溯法及剪枝技术,构建解决全排列和子集问题的决策树,并优化算法的执行效率。 🎄一、全排列 题目链接:...
文件上传下载性能优化
客户端与服务器之间数据交换的效率取决于文件传输的性能。通过数据压缩和断点续传可以实现文件传输和网络请求中的性能优化。这两种方式可以减少宽带占用,提高传输效率,从而达到提升数据交换性能。 上传下载接口 request模块主要给应用提供上传下载文件、后台传输代理的基础能力。 request模块的功能包括: 优化方案 低网速上传琐碎文件场景用数据压缩大文件上传下载场景用断点续传 数据压缩 有损压缩:仅限图...
Java 享元模式:打造高扩展游戏角色模型,优化 MMO 游戏开发
Java 享元模式:打造高扩展游戏角色模型,优化 MMO 游戏开发 一、引言 在当今的游戏开发领域,大型多人在线游戏(MMO)备受玩家喜爱。这类游戏往往构建了宏大的虚拟世界,其中充斥着海量的游戏角色,例如各种怪物。以常见的哥布林怪物为例,在游戏场景中可能会同时出现成百上千个。如果按照传统的设计思路,每个哥布林都独立存储其所有数据,包括模型数据,这将给游戏的内存管理带来巨大挑战。 在游戏开发中,内存的...
40分钟学 Go 语言高并发:【实战课程】性能瓶颈分析与优化实战
性能瓶颈分析与优化实战 一、性能测试基础 让我们创建一个需要优化的Web服务示例: package main import ( "encoding/json" "fmt" "log" "net/http" "sync" "time") // 数据模型type Product struct { ID int `json:"id"` Name string `json:"name"` Price f...
基于MyBatis的关联查询优化与应用实践
的关联查询2.1 嵌套查询的原理与特点2.2 使用`resultMap`定义映射关系 3. 实现步骤3.1 配置基础SQL查询3.2 定义`resultMap`映射3.3 编写Mapper接口 4. 优化与实践4.1 优化查询性能4.2 动态SQL的应用 5. 应用场景与优势分析5.1 应用场景5.2 优势分析 6. 结语 前言 在实际项目开发中,关联查询是一种常见的需求,尤其是当涉及到多个表之间的数...
从单体智能到多智能体协作:揭秘 DSPy 的多智能体优化之道
同工作以解决复杂问题,一直是一个令人兴奋的研究方向。而 DSPy(Dynamic Structured Programs for AI)作为一个强大的框架,不仅让我们能够轻松构建单智能体系统,还能通过优化和聚合多个智能体,构建出更强大的多智能体系统。 今天,我们将通过一个实际案例,带你深入了解 DSPy 如何从一个简单的 ReAct 智能体开始,逐步优化并扩展为一个多智能体协作系统,从而显著提升性能。...