预瞄距离

基于Stanley 算法与预瞄距离自适应的CarSim与Simulink联合仿真全套模型文件，可你快速上手仿真开发。这套资源不仅涵盖了车辆动态仿真模型，还包括了与 Matlab、Adams、AMESim 等工具的联合仿真技巧，挺适合有一定基础的开发者。CarSim和Simulink的结合，可以让你在车载系统的控制与算法开发上，得到更精确的仿真结果，减少开发周期，提升效率。如果你对车辆控制系统感兴趣，这些参考资料应该能为你不少启发。Simulink与CarSim的结合适合进行基于模型的设计与测试。建议在正式开发前，先熟悉一下相关的文档和模型结构，避免在使用过程中踩坑。

Hadoop 的 Windows 预配置版，用起来真的省心。原本 Hadoop 就是奔着 Linux 来的，Windows 上折腾起来说实话挺头疼的。好在这个 2.6.5 版本已经配好环境，下载完解压一下，按照readme一步步来，配置下环境变量，就能跑起来了。 HDFS 的文件系统和 MapReduce 的计算模型，都是 Hadoop 的两大核心。你只要搞明白，数据怎么存、任务怎么跑，基本上就能用得顺手了。像start-dfs.bat、start-yarn.bat这种命令，直接启动服务，响应也快。 启动之后，浏览器打开localhost:50070看 HDFS 状态，:8088看任务情况，图

介绍了在Matlab中创建和使用预加载器的两种类型：线性棒预加载器和两个圆形预加载器的具体方法和步骤。通过这些示例，读者可以更好地理解如何有效利用预加载器进行Matlab开发。

这是P. Felzenszwalb和D. Huttenlocher的论文中提出的距离采样函数的广义距离变换算法的简单MATLAB实现。函数DT()通过为每个维度调用DT1()来计算二维图像的距离变换。该方法可以轻松扩展到更高维度。由于inf值的处理存在问题，因此对于图像中以“无”抛物线为中心的点，应该给它们一个较大的数值（如1e10）。此外，算法被修改为使第二个参数返回输入的功率图，该图展示了每个点到其最近的点的距离。若所有输入点具有相同的值，函数将简化为计算标准的距离变换和Voronoi图。

MongoDB 预构建安装程序简化了在不同操作系统和平台上的安装过程。这些安装程序包含预编译的二进制文件、必要的依赖项和配置实用程序，使用户无需手动构建和配置即可快速部署 MongoDB。

这个Matlab函数用于计算两组点云之间的双向局部距离（BLD）。BLD是Hausdorff距离的一种扩展，提供了参考点云中每个点到测试点云的距离。该函数由Hak Soo Kim等人在医学物理学领域的研究中定义，适用于任意维度的点云。使用方法：输入参考点云和测试点云，函数将输出参考点云中每个点的局部距离（BLD）。详细信息可参见原论文：https://doi.org/10.1118/1.4754802。

描述了如何通过距离、径向速度和径向加速度来仿真飞机的运动轨迹。具体步骤包括假设目标的真实运动轨迹，并以50ms间隔生成观测数据，绘制目标的真实和估计运动轨迹，以及预测和更新目标位置、速度和加速度方差。

这是一个函数，用于计算有向加权复杂网络中的最短路径。

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

Hadoop-2.6.5 在 Windows 上运行还挺方便的，尤其是已经配置好环境变量和 dll 文件。安装过程其实也不复杂，只需要按照步骤来就行。是下载并解压 Hadoop 压缩包，配置环境变量，把HADOOP_HOME和%HADOOP_HOME%bin加到系统路径里。，你得配置core-site.xml和hdfs-site.xml这些文件，保证 Hadoop 能够顺利运行。记得还要放好Winutils.exe和hadoop.dll，不然启动时会出问题。之后就可以格式化NameNode，启动服务，甚至通过浏览器查看集群状态。整体流程蛮直观的，但需要注意每一步，尤其是路径配置和文件版本的匹配