AutoWareAuto自动驾驶框架详解与代码解析
AutoWareAuto 框架的模块化设计就像搭乐高积木一样，各个部分拼起来清晰。感知、定位、预测、决策规划、控制五大模块，各司其职，配合还挺默契。尤其是决策规划这一块，路径生成用的是Frenet 坐标系来做横纵向轨迹采样，看起来复杂，但拆开理解就还好。
预测模块有个挺有意思的点，它会根据目标车辆的
Typescript - 最新实例
Matlab车型识别小波变换与盒维数结合的GUI实现
基于 Matlab 的小波变换和盒维数做车型识别，真的是个挺有意思的组合。前面用小波分解提特征，后面拿盒维数量复杂度，两头都不落下。加上用 GUIDE 搭了个 GUI 界面，操作起来也不费劲，点点选选就能识别车型，适合做个小 Demo 或者原型测试。
小波变换用的是多层分解，图像细节提取得比较干净，
TypeScript从入门到工程化实战核心语法、泛型与全栈项目实操
TypeScript 的教程太多，但这套《TypeScript 从入门到工程化实战》确实比较扎实，适合你想系统学、也想直接上手项目的情况。语法、类型、装饰器、泛型都讲得挺细，尤其是配套的全栈项目代码，拿来就能跑，挺适合练手。
TypeScript 的类型系统是它最大亮点，写代码时能实时提示哪里出错，
智能驾驶领域基于驾驶员风格的自适应巡航算法设计与仿真
基于驾驶员风格的自适应巡航算法，思路挺新。上层策略用了聚类+加速度控制，能根据你平时怎么开车来动态调整速度，响应也快，体验更贴近真人操作。底层则是逆动力学建模，考虑了动力系统的物理特性，跑起来更稳。
Prescan和Simulink仿真也安排上了，两者配合做虚拟测试还挺顺。比如遇到高速公路变道、城市
微信小程序短视频功能示例
微信小程序的短视频源码，功能真的挺全的。播放、上传、点赞、评论这些核心玩法都整合好了，而且前后端代码都有，直接跑起来问题不大。用的是uniapp加Vue.js这套组合，熟悉的朋友上手会快。前端 UI 写得比较规整，响应也快，适合参考或者拿来改。
源码不只是给你一堆文件，而是把短视频小程序的开发流程一
SSA-PNN模型基于麻雀算法优化概率神经网络分类预测的Matlab实现及应用
基于麻雀算法的神经网络调优方法，挺有意思的。SSA-PNN 模型把麻雀搜索算法（SSA）和概率神经网络（PNN）揉到一起，用来 PNN 里那个比较头疼的光滑因子选取问题。PNN 虽然上手快，但调参数是真的烦，用 SSA 来自动调节，效率高多了。原理上不复杂，PNN 的核心你熟的话，一看就懂。SSA
S7-200PLC与组态王实现全自动洗衣机控制IO分配、梯形图与模糊控制
S7-200PLC 配合组态王做全自动洗衣机控制，整体思路还挺清晰的。IO 分配、梯形图、模糊控制全都有，适合拿来参考或者直接改改用。是模糊控制这块，不少例子都写得挺复杂的，这里得还蛮直白，思路也比较实用。模糊控制逻辑写得还不错，跟普通的 PLC 逻辑比起来，响应更灵活，适合像洗衣机这种带“判断条件
whyour-qinglong 2.10.3任务控制面板
简洁风格的前端面板、功能还挺全的任务控制、还有自动拉库脚本支持，这就是 whyour-qinglong 2.10.3。嗯，用过青龙的你知道，它主要是搞定定时任务这块，尤其在自动化脚本、京东签到、抓包导入这些场景，表现还蛮稳定的。
任务管理的界面清爽明了，日志查看、运行状态都一目了然。你要是写爬虫或者
Leaflet地图框架扩展与错误修复
Leaflet 的地图开发挺灵活的，但也容易踩坑。之前在搞一个项目时，遇到个挺烦的错误：Cannot read properties of null (reading '_latLngToNewLayerPoint')。嗯，一看就是地图对象还没准备好就调用方法了。你要是也遇到，先别慌，我总结了几点经
永磁同步电机无感FOC低通滤波反电势观测器算法及其仿真与代码实现
低通滤波的反电势观测器，用在永磁同步电机无感 FOC 里，结构挺，调参数也不费劲。比起常见的 SMO 或者龙伯格那种，算是更好上手的一个方案。文里不光把算法讲清楚了，还给了仿真和代码实现，拿来就能跑，效率挺高。
永磁同步电机的无感控制，说白了就是没用位置传感器，通过算法来估速度和位置。这套低通滤波+