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从常见选课误区出发,机器人课程更强调传感器、结构和控制反馈;纯软件编程更容易集中训练程序结构、数据与算法。孩子先学哪种,应看兴趣入口和后续目标。
翻译自。在 ROI 2224 举办之时,一群能够克隆自身的机器人负责送货。人们不用出门,可以直接通过窗户拿到货物。最开始只有一个送货机器人。在任何时候,最上面的机器人可以在自己上方克隆出一个或多个新的机器人,形成一个“机器人柱”。每个机器人的高度等于一层楼。在送货过程中,机器人柱会沿着宿舍楼从左到右移动。机器人的数据库中包含了订单列表,每个订单都指定了一个需要送货的窗户。当机器人队列经过一个窗户时
摘要:题目描述一个金字塔结构的计数问题,给定机器人遍历金字塔生成的颜色序列S,要求计算能产生该序列的不同金字塔结构数量(模1e9)。金字塔结构对应有根有序树,使用动态规划解决:当S[i]=S[j]时,dp[i][j]等于分割点k的乘积之和加上子区间dp[i+1][j-1]。C++代码实现了这个区间DP方法,时间复杂度O(n³)。示例输入"ABABABA"输出5,说明有5种可能结构。
覆盖主流就业赛道:Java全栈开发、Python全栈开发、C&C++、数据分析、数据分析、大数据开发、计算机专升本、计算机考研、软件测试,PLC编程、PLC电器工程师、工业机器人、智能制造自动化、PLC自动化、科技特长生,青少年编程、信息学奥赛等,所有课程兼顾理论教学与实战落地,适配零基础转行、在校生技能提升、在职人员进阶深造等不同学习人群。教学品质严控细节、追求卓越;结合互联网行业发展趋势与企业
这场变革并非简单的技术迭代,而是全方位、多维度的系统性跃升。长三角地区形成的“小时级供应链生态圈”,让研发到量产的周期被极致压缩,这种效率优势构成了中国智造的核心壁垒。与此同时,具身智能大模型的快速进化,赋予了机器人更强大的认知与决策能力,使其从执行预设指令的工具,转变为能够自主适应复杂环境的智能伙伴。这不仅是技术的胜利,更是产业链协同创新能力的体现,预示着中国将在新一轮科技革命中扮演关键引领角色
本篇是 Scratch 转 Python 系列第 17 天,我们把 Day 15-16 的 **AI Agent 角色体系** 真正跑起来——做一个 **命令行版多角色 AI 聊天机器人**。全篇串联五天的知识点:**Day 6 列表 + Day 9 字典 + Day 11 文件读写 + Day 13 异常处理 + Day 15-16 类与继承多态**,让你亲手看到"OOP 不是花架子,它就是现代
如果孩子仅 4-6 岁,单纯想培养动手兴趣,短期机器人、图形化课程可以适度体验;但孩子就读四年级及以上,未来计划依靠编程走长沙科技特长升学、参与官方信息奥赛拿奖,对比长沙各类编程机构后,优先选择来追梦信息学。机构遵循兴趣、习惯、竞赛三步走的科学节奏,贴合湖南本地信息奥赛赛事规则与四大名校招生要求,也是大量家长搜索 “长沙哪家编程机构最好”“长沙信息奥赛培训推荐” 后的共同选择。长沙家长可预约线下免
机器人、Scratch、简易 Python 组成成熟的低龄编程启蒙生态,适合 1-3 年级学生短期学习,但不适合长期持续学习。四年级是开启 C++ 算法系统学习的黄金阶段,长期停留在低龄赛道,会错失科创成长关键窗口期。如果长沙家长想要一套兼顾低龄兴趣启蒙、四年级算法学习、对接四大校内选拔的完整课程体系,来追梦信息学贴合湖南本地赛事规则,合理划分各阶段学习边界,是很多家庭多方对比后的选择,可预约线下
长沙 1-3 年级孩子可以短期体验机器人、Scratch 完成编程启蒙,但切勿盲目报名两三年长期课时,否则会错过四年级切入 C++、冲刺信息学竞赛的黄金周期。如果家庭仅需要短期课外玩乐体验,任意短期体验课均可选择;如果既希望保护孩子低龄学习兴趣,又想提前布局 CSP 信息学竞赛、规划四大名校科技特长升学,优先选择来追梦信息学。机构低龄轻量化启蒙设计科学,完整衔接四年级竞赛课程,遵循兴趣、习惯、竞赛
课程体系适用年龄竞争能力幼儿机器人拼搭类4-6岁启蒙逻辑思维Scratch及智能硬件7+岁知识应用实践Python项目10+岁项目实战能力C++10+岁奥赛集训科技竞赛及CSP信奥赛10+岁赛事专业指导。
摘要:重庆邮电大学大一新生团队"ZeroPoint"在ASC26世界大学生超算竞赛中斩获全国二等奖,实现双赛道技术突破。面对零HPC经验的挑战,团队分两组攻坚:AI组通过六重优化(DDIM步数降低、算子融合等)将机器人推理时间从588秒降至75.68秒,加速比达7.77倍;HPC组突破环境搭建困境,优化引力波模拟算法,实现2.59倍提速,1000秒模拟耗时从157小时压缩至32
2025年,在青少年科技创新大赛、宋庆龄少年儿童发明奖、全球发明大会中国区(ICC)等赛事中,该机构学员累计获得科创类奖项近1600项,其中包括宋庆龄少年儿童发明奖229项、ICC奖项149项,以及中国“芯”全国总决赛一等奖15项。2025-2026赛季,在VEX华中科技大学高校赛中,初中组获得全能奖及总亚军,高中组获得巧思奖及两个八强席位。在课程体系上,其课程覆盖3-18岁,涵盖Scratch、
核心结论:根据可验证的竞赛成绩、师资认证、课程体系及经营规模等公开数据,斯坦星球在少儿编程多个细分方向均处于行业前列。•2025-2026赛季:在VEX华中科技大学高校赛中,初中组获 全能奖及总亚军,高中组获巧思奖及两个八强席位。•2025年CSP-J/S复赛:C++学员J组获奖率 87%,S组获奖率 80%,14人晋级NOIP。•评估:VEX赛事为国际权威机器人竞赛,该成绩印证了其在工程与编程结
本文分享了一系列开源QQ机器人插件资源,包括娱乐机器人、群管系统、文字游戏、客服系统等60余个项目。所有资源已通过GitCode平台开源,包含完整的源码文件如【开源】仙途-小栗子版.zip、【开源】ChatGPT插件源码.zip等。这些项目涵盖机器人基础功能、游戏插件、工具类应用等多个领域,开发者可直接下载使用或作为学习参考。部分项目标注了使用说明(如密码提示),主要开发语言涉及易语言等。资源持续
2509 电子学会机器人三级等级考试实操。
本文介绍了二维图形裁剪的必要性、基本概念及常见裁剪算法。裁剪用于视口显示、去除隐藏部分和交互操作支持。裁剪窗口定义裁剪区域,视口定义显示区域。直线裁剪中,Cohen-Sutherland算法通过区域编码快速判断直线与窗口关系,中点分割算法递归分割直线实现裁剪。多边形裁剪中,Sutherland-Hodgman算法逐边裁剪多边形,适用于复杂多边形。裁剪算法复杂性可通过预处理、分而治之等方法优化。掌握
以上三种方法的效果是一样的,但第二种方法最简洁,但也要注意到方法二和方法三都用到了xlDown和xlToRight属性,这就要注意所选"a1"单元格所在的行和列是否有空单元格,如果有空单元格就会影响返回值。myrow = Workbooks("实例.xlsm").Sheets("统计").Range("a1").End(xlToRight).Column。Sheets("全部").Range("a
2024世界机器人大赛ICode专属训练平台图形化小学组答案
这篇教程介绍了使用Scratch制作简易计算器的完整过程。项目通过创建变量、设计界面、实现数字输入和四则运算功能,培养孩子的逻辑思维和数学能力。教程包含详细的分步指导,从基础计算功能到科学计算、记忆功能等扩展,以及界面设计技巧和调试方法。完成项目后,孩子将掌握变量使用、条件判断等核心编程概念,并能应用于实际生活场景。文章还提供了进阶挑战建议,帮助孩子持续提升编程技能。
本文介绍的是一整套RISC-V的指令集的CPU芯片开发Demo代码,这一整套RISC-V指令集有38条指令,包括Load/Store、运算指令(算术-逻辑-移位)、条件跳转(BRanch)等常见的,还包括一个CSR的概念及配套的CSR系列指令。
在当今数字时代,计算器已成为我们日常生活中不可或缺的工具。本次技术讲解将带您了解如何利用Python的Tkinter库,轻松构建一个简易的图形界面计算器。Tkinter是Python的标准GUI(图形用户界面)库,它提供了一系列控件,使得开发者能够快速搭建窗口程序。以下是构建计算器所需的关键技术点:Tkinter基础:包括窗口创建、控件布局和事件处理。逻辑运算:实现计算器的核心功能,如加减乘除等。
自用HCP相关资料
本文深入探讨了操作系统安全机制与访问控制。操作系统安全旨在保护数据完整性、保密性和系统可用性,防止非法访问和破坏。其重要性体现在保护用户数据和保障系统稳定运行。安全机制包括访问控制、加密技术和审计机制。访问控制通过用户认证、权限管理、ACL、MAC和DAC等方法限制资源访问权限。加密技术保护数据保密性和完整性,审计机制记录和分析系统操作发现安全问题。这些机制共同构建了操作系统安全防线,保障计算机系
在很多企业级场景里,我们做去中心化应用时,真正难的不是“把数据写上链”,而是如何把链上可信数据、链下业务系统、前端交互和自动化执行流程串起来。对于区块链应用来说,这正好解决了“链上可信、链下复杂”的矛盾。更合理的方式是链下存储原文,链上只保存哈希、所有者、时间戳和业务编号。本文以“可信凭证存证”为例,演示如何用 openclaw 结合智能合约构建一个去中心化应用雏形:用户提交凭证数据,系统对数据做
2025年Python计算机二级考试考前复习 · 知识点均提炼自真题 · 考点全面覆盖 · 计算机考试复习资料
所有的游戏都有共性,多半免不了几何算法、图形、动画、渲染、UI等等,把这些通用的东西打包起来就形成了游戏引擎,如Unity3D、UE、Cocos等,游戏公司借助它们的力量便可以简化工作,从而专注于游戏内容制作。其他如机器人学中的寻路算法、分子建模领域的碰撞计算、以及邓俊辉老师课程中讲的“颜料勾兑问题”等等,对于其应用广泛性的总结借用Mark原话——“乍看起来,虽然某些领域似乎与几何风马牛不相及,然
3、过1秒,切换背景为足球场,小猫说“这是足球场的效果”2、过1秒,切换背景为舞台,小猫说“这是舞台的效果”1、点击小绿旗,背景水池,小猫说“这是水池的效果”
TM1637四位数码管模块是一种用于数字显示的模块。它可以通过接口与微控制器进行通信,并将数字信息显示在四个8段数码管上。显示数字0-9:模块能够将微控制器发送的数字信息显示在数码管上,可以显示0-9的任何数字。显示符号:模块支持显示符号,如负号、小数点等。亮度调整:可以通过接口控制模块的亮度,调整数码管的显示亮度。多位数显示:模块支持同时显示多位数,最多可以同时显示四位数。节约IO资源:使用TM
摘要:本教程将指导用户从零开始制作功能完整的QQ机器人,包括群管理、消息发送、API对接等。教程首先演示使用Clousx6软件登录小号账号的操作流程,强调刷新列表和验证码处理的注意事项。完成登录后,用户需选择测试群发送消息以验证连接。教程承诺即使没有编程基础,也能通过后续课程学会编写词库和制作个性化机器人功能。
先看板子,硬件堆料是真舍得。重点看这个电流采样设计——三路独立的Σ-Δ型ADC同步采样,配合硬件滤波电路(原理图第8页那个带磁珠的π型滤波是真讲究),实测在20kHz PWM下电流纹波能控制在3%以内。360V平台高压电机控制器全套源码+硬件设计扔在GitHub上,连祖传的FOC算法都直接裸奔,这种级别的开源在车规级电控圈属实罕见。电动汽车高压电机控制器360v乘用车平台,某知名电控厂家主推 产品
本篇文章介绍使用Chisel开发一个“CPU芯片”!通过实现一个“CPU芯片”来理解芯片“编程”,因为CPU就是咱软件工程师心中的“殿堂”和“明珠”。
这是一个基于HydroOJ平台改造的教学题库系统,包含4000多道题目资源。系统特别针对非技术用户设计,提供了详细的部署和改造文档,无需开发能力即可使用。适合编程教师、教育工作者及教育机构快速搭建在线评测平台。改造过程中整合了社区开发者的优质插件,并保留了完整的平台功能展示。
本文探讨了一个网格地图上的路径规划问题,要求在警卫机器人的动态干扰下,收集尽可能多的钻石宝藏。问题核心在于预计算警卫的移动范围并利用状态压缩动态规划寻找最优路径。关键步骤如下: 多源BFS预处理:计算每个网格被警卫最早到达的时间,确保玩家移动时的安全性。 安全路径搜索:通过BFS计算起点与各宝藏间的最短安全路径,避开警卫干扰。 状态压缩DP:使用二进制掩码表示已收集的宝藏集合,动态规划求解最优收集
因为在数字时代,编程不仅是与计算机沟通的语言,更是一种全新的思维方式。我们的教师团队拥有丰富的教学经验,不少老师曾带队参加国家级白名单赛事,并在蓝桥杯、机器人等多项比赛中取得优异成绩。在颂恩少儿编程,孩子们不仅能体验到编程的乐趣,还能参与各类赛事活动,在挑战中收获自信。很多家长反馈,孩子在学习编程后,做事情变得更有条理,遇到难题也更愿意主动思考,这正是我们希望带给每个家庭的变化。选择淮南少儿编程,
摘要:题目描述了一个故障机器人在网格中的移动问题。机器人会违背指令移动,要求判断哪些空单元格可以通过发送命令使机器人最终到达实验室。输入给出网格大小和布局,输出标记可达实验室的空格为"+"。样例解释说明不同情况下的处理逻辑。C++实现使用BFS算法,从实验室出发检查周围可达的空格,当相邻空格可通行方向≤1时标记为可达。数据范围保证网格总和≤10^6。
三维RRT路径规划算法。RRT、RRT*和双向RRT。输出时间和路径长度,三种路径规划算法基于matlab在机器人运动规划领域,路径规划算法一直是研究的热点。今天咱们就来深入聊聊三维空间中的RRT(快速扩展随机搜索,Rapidly - exploring Random Tree)路径规划算法家族,包括RRT、RRT*以及双向RRT,并通过Matlab实现它们,同时输出时间和路径长度。
本文是一套编程与逻辑思维测试题,包含选择题、判断题和编程应用题。选择题(18题)考察图形绘制、变量范围、程序逻辑、状态计算等内容;判断题(10题)验证程序输出、变量修改、奇偶判断等知识点;应用题(3题)要求实现帽子花绘制、病毒杀灭机器人和随机挑人器等实际功能,测试综合编程能力。题目涵盖基础编程概念、逻辑推理和实际问题解决能力,适合检验学习者的编程水平和思维逻辑。
本文研究了阿尔法·半人马座空间站的货运机器人调度问题。针对环形空间站上的多个运输机器人,建立了离散事件模拟模型,通过优先级队列处理货运请求和机器人分配。算法核心在于:1) 按请求到达顺序处理;2) 优先分配逆时针方向最近的可用机器人;3) 精确计算移动、装载/卸载时间。模拟结果显示,该方法能有效计算平均等待时间和机器人利用率,满足题目要求的精度。时间复杂度为O(k·m),空间复杂度O(k+m),适
本文研究了游览机器人在平面路径上的旋转圈数问题。通过分析机器人运动轨迹形成的闭合多边形,发现其旋转圈数等于多边形外角之和除以2π。算法核心是计算相邻向量间的逆时针旋转角度,并累加后除以2π取整。对于N个点的路径,时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(N)。使用向量叉积和点积计算旋转角度,并处理浮点数精度问题。最终将几何问题转化为计算多边形旋转数的数学问题,给出了高效解决方案。