并行3D Barnes-Hut N体仿真
版本2.0.0
的并行高性能C ++实现，用于模拟N体系统并将其可视化。
CUDA GPU加速，交互式仿真查看器，有损仿真数据压缩以及对其他编译器（非GCC）的优化支持即将推出。 见
画廊
上面是较旧项目的快速渲染且分辨率降低的渲染。
全尺寸3D演示即将推出。 正在Google Compute Engine上进行模拟。
入门
从github签出仓库，并用cmake项目
$ git clone https://github.com/oliverzh2000/parallel-barnes-hut.git
$ cd parallel-barnes-hut
$ cmake ./ DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebinfo
$ make
$ ./nbody --help
有关详细的使用信息，请参见。
使用~10^7到~10
2021-12-19 00:14:13
13.9MB
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垃圾分类【第二代】
以Raspberry Pi作为上位机，使用arduino作为下位MCU获一等奖，识别和处理速度非常快
2021-12-18 00:54:03
142.04MB
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网络
一个小的totp c#库+带有谷歌身份验证器的GUI符合二维码生成。
快速开始
为 Secret GEZDGNBVGY3TQOJQGEZDGNBVGY3TQOJQ 生成实际代码。 秘密必须是 base32 编码的。 在此示例中，t1 设置为 30 秒，我们将得到一个 8 位长的代码。
string secret = " GEZDGNBVGY3TQOJQGEZDGNBVGY3TQOJQ " ;
Totp totp = new Totp ( secret , 30 , 8 );
string totpCode = totp . getCodeString ();
资源
使用的库和类
2021-12-17 14:01:59
31KB
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墙跟随PID机器人
该作业旨在编写一个反馈控制器，该控制器基于比例，积分和微分项（分别表示为P，I和D），通过PID控制，通过PID控制来控制地面机器人的偏航，主要依靠凉亭进行模拟。
演示：
PID控制器
先决条件
Ubuntu 16.04
ROS动力学：可在找到安装说明。
所需的ROS软件包： $ sudo apt-get install ros-kinetic-control-toolbox ros-kinetic-joystick-drivers ros-kineticrealtime-tools ros-kinetic-ros-control ros-kinetic-gazebo-ros-control ros-kinetic-roscontrollers
注意：默认情况下，未设置HOME环境变量。 进行以下设置：
export ROS_HOME=~/.ros
sourc
2021-12-16 17:53:31
6.76MB
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适用于 Visual Studio C++ 的 ApSIC Xbench QA 插件示例
此存储库包含在 Visual Studio C++ 中开发的 ApSIC Xbench QA 插件示例。
ApSIC Xbench 插件是 32 位或 64 位 DLL。 ApSIC Xbench 3.0 32 位版需要 32 位 DLL，而 ApSIC Xbench 3.0 64 位版需要 64 位 DLL。 这意味着，如果您需要将插件部署到具有各种 ApSIC Xbench 3.0 版本的多个用户，则必须创建两个 DLL。
可在找到用于开发和部署 ApSIC Xbench QA 插件的文档。
这个示例 QA 插件有两个功能：
显示所有长度可疑的句段（与目标文本相比，源文本太长，反之亦然）
显示 3 个最长的目标字符串
此 Visual Studio 解决方案是使用 Visual Stud
2021-12-14 17:51:28
12KB
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C-LIENet-一个多上下文低光图像增强网络
论文“ C-LIENet：多上下文低光照图像增强网络”的官方代码存储库，IEEE Access，第1卷。 9，pp。31053-31064，2021年
2021-12-14 14:35:34
8KB
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cpp-can-parser：用于解析CAN数据库的C ++库（当前仅使用DBC格式）
2021-12-14 10:31:06
37KB
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ICP实施
此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。
该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下：
其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。
当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。
ICP的改进
二次抽样
一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一
2021-12-13 19:53:24
42.93MB
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