数学建模

【高等数学】格林公式及其在曲线积分中的应用在高等数学中，曲线积分的计算往往因为积分路径的复杂性而变得困难。而格林公式（Green‘s Theorem）是一座桥梁，它将封闭曲线上的第二类曲线积分与该曲线所围成的区域上的二重积分巧妙地联系起来。

薛定e的猫咪

【Bayesian Analysis 2023】大数据背景下的分布式贝叶斯模型选择参考论文：Distributed Computation for Marginal Likelihood based Model Choice

田里的水稻

OE_ubuntu24.04安装ros2OE：Operations Engineer，ROS2：robot operations system version2

从独立性、相关性到复杂动力系统在面对海量、杂乱无章的数据时，数据科学家和分析师最核心的动机之一，就是寻找变量之间的“信息依赖”。我们所在的物理世界与商业社会并非由完全随机的孤立事件构成，事物之间总是存在着千丝万缕的联系。

C++罗马曲面3D旋转程序代码解说_C++精灵库应用案例这个视频展示了一个精美的罗马曲面（Roman Surface）3D旋转动画，整个演示分为两个部分：1. 代码展示部分（0-3秒）

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FA_建图和定位(ML)-超宽带(UWB)定位FA：formulas and algorithm，ML：mapping and localization，UWB：Ultra-Wideband

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EP_基于UWB和单线激光雷达的托盘转送EP：engineer and Program叉车行进至目标托盘附近，插取动作非常关键。一般都要先识别一下托盘的摆放位置，再做插取动作。具体的识别方法有很多种，主要有基于相机、基于多线激光雷达和基于RFID等方法。此处尝试了一种，依靠叉臂头部的接近开关完成识别的方法。具体操作流程如下图1所示：具体来说，叉车叉臂尾部会有接近开关（用于感知叉车插取对象时是否有障碍物），接近开关的识别障碍物的感知距离和灵敏度可调。

数学第一次测试分析分数124考试时看见一坨式子光想着拆了，没想到换元但是蒙对了奇函数的性质没有去深挖，其实多化简几步就挺显然的，哎感觉考场上的自己好笨

开开心心_Every

系统清理工具清理缓存日志，启动卸载管理软件介绍今天给大伙儿安利个轻量级的电脑清理小工具，它叫 Windows系统清理工具。这工具小到没朋友，才916KB，专门给电脑做“大扫除”的，特省心！

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LPC_激光点云定位(LSLAM)-正态分布变换(NDT)**FA：**formulas and algorithm，LSLAM：lidar simultaneous localization and mapping，**NDT：**normal distributions transform

2026年美赛C题思路分享及数学推导评分标准分为三个阶段：阶段一（1~2赛季）：排名法评委的排名 + 粉丝的排名 = 选手最终的排名，而选手最终的排名越高，意味着表现越差，越应该被淘汰；

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FA_规划和控制(PC)-快速探索随机树(RRT)FA：formulas and algorithm，PC：planning and control，RRT：Rapidly-exploring Random Tree

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LPC_激光点云定位(LSLAM)-(IPC)LPC：localization planning and control，LSLAM：lidar slam，ICP：iterative closest point

城市化进程与审美水平的动力学几年来，我最大的感触是城市审美滑坡，不光是同质化的仿古街，淀粉肠，臭豆腐，冰糖葫芦，烤冷面，铁板鱿鱼，大肉串…在上海街头也很少再见女生精致的妆，薄丝套装也消失了，却遍地丑陋的淡黄色厚光腿神器，我并不觉得这是年轻和唯我的自由，毕竟这些东西本身说明这就是他们的追求，这是审美的下滑，过年回安阳和东北，更加深了这印象。

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FA_规划和控制(PC)-瑞德斯.谢普路径规划(RSPP))FA：formulas and algorithm，PC：planning and control，RSPP：Reeds-Shepp Path Planning

【2024年数学建模美赛E题】O奖得主完整论文+代码（可直接用）！目前已经更新E题的完整解题，包括数据、代码、结果与论文，完整论文请看文章最后~ 以下是E题的参考论文。

灿灿数模（加更版）

2026美赛数学建模ABCDEF题选题建议与分析咱先唠明白：MCM和ICM这六道题，没有绝对的“超难”或“超简单”，关键看你专业靠不靠谱、对题目里的场景熟不熟——专业沾边了，再绕的点也能啃下来；要是完全不搭边，就算题目本身不难，也容易卡壳。下面咱一个个掰扯，都是大白话，不整那些虚的。

零基础全面掌握层次分析法（AHP）：Python实现+论文加分全攻略在数学建模、学术研究、企业决策中，我们经常面临多准则抉择的难题：比如企业选择合作伙伴要权衡成本、服务、响应速度，产品选型要对比价格、性能、维护成本，项目评估要考量风险、收益、周期……这时，层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）就是破解这类问题的“利器”——它能将模糊的定性判断转化为精准的定量计算，让决策更严谨、更有依据。

数学建模核心模型算法全解：评价模型、预测模型及分类模型等在数学建模竞赛及各类科研与工程实践中，面对一个具体问题，从纷繁复杂的数据中提炼规律、做出预测或进行评价，其核心环节在于模型的选择与构建。