项目介绍
junhengl/Cart_Pole_Simulink 是一个托管在 GitHub 上的开源项目，主要使用 MATLAB 编写，目前获得 168 个 Star、27 次 Fork。
- 仓库全名
- junhengl/Cart_Pole_Simulink
README 摘要
CartPoleSimulink Optimal Control Strategies on Cart-pole System in Simscape Multibody Simulation My video tutorials are available on Bilibili.com. (will add English subs asap) Part 1: building cart-pole simulation with Simscape multibody library. https://www.bilibili.com/video/BV19M4y1E799/?spmidfrom=333.999.0.0 Part 2: deriving cart-pole dynamics, linearization, and LQR control implementation…
完整内容见 GitHub 原始 README 或本页 。
常见问题
Cart_Pole_Simulink 用什么语言开发？
主要使用 MATLAB 编写，目前有 168 个 Star。
如何获取 Cart_Pole_Simulink 的源码？
可以直接克隆仓库：git clone https://github.com/junhengl/Cart_Pole_Simulink.git，默认分支为 main；安装与运行步骤见仓库 README。
Cart_Pole_Simulink 最近还在维护吗？
仓库最近一次更新为 2023年7月23日，当前没有未关闭的 Issue；Star 数为 168，可作为社区活跃度的参考。
相关仓库
这是一本名为《强化学习的数学基础》的新书的主页。
论文《Deep Photo Style Transfer》的代码和数据：https://arxiv.org/abs/1703.07511
数学建模、美赛、美国大学生数学建模竞赛、全国大学生数学建模竞赛、华为杯研究生数学建模、国赛LaTeX模板、美赛LaTeX模板、mathorcup、电工杯、华中赛、APMCM、深圳杯、中青杯、华东杯、数维杯、东三省数学建模、认证杯、数学建模书籍、常用matlab算法、国赛评阅要点、软件模型算法汇总、智能算法、优化算法、现代的算法
:man: 用于“通过直接体积 CNN 回归从单张图像进行大姿态 3D 人脸重建”的代码
Matlab/Octave 深度学习工具箱。包括深度信念网络、堆叠自编码器、卷积神经网络、卷积自编码器和普通神经网络。每种方法都附有示例，助你快速上手。
评论