github上的算法项目（github上找项目）

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algorithms
。https：//github.com/keon/algorithms 这里面集合众多核心算法的Python实现
， 比如排序、图计算 、回溯
、队列、流计算 、堆
、搜索、压缩等等。全网最全的Python算法仓库 该仓库支持第三方库安装， 在python中进行调用 ， 非常方便 。

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FMT自抗扰控制算法(ADRC)现已开源!

自抗扰控制（ADRC）算法由韩京清先生于1998年提出
，该算法将作用于被控对象的所有不确定因素视为“未知扰动
”，并通过对象的输入输出数据进行估计和补偿。这种控制算法最大的优势是无需被控对象具有精确的数学模型 ，是一种不依赖模型的控制算法 。

传统的PID控制在获取实际微分信号时存在困难
，而ADRC通过扩张状态观测器有效地解决了这一问题
。它能够通过观测和补偿控制偏差，实现对微分信号的准确获取。提高抗扰性能：ADRC将PID中的反馈跟踪微分器替换为观测器 ，产生扰动信号并调整控制器输出 。

以四旋翼飞行器为例，采用串级控制结构
，包括内环姿态增稳和外环轨迹控制，利用ADRC实现高动态响应 ，展示了自抗扰控制算法在实际工程中的应用效果
。

自抗扰控制-ADRC主要是一种控制策略
，分为线性ADRC（LADRC）和非线性ADRC（NLADRC），它们都由跟踪微分器（TD）
、扩张状态观测器（ESO）和状态误差反馈控制律（SEF）组成。LADRC包括一阶和二阶形式 ，而NLADRC针对非线性系统
，如一阶NLTD在实际应用中可能不如二阶形式稳定 。

在深入了解PID算法的基础上，我们已经介绍了自抗扰控制（ADRC）的各个组件及其改进。ADRC可以看作是PID的增强版本 ，旨在解决PID在应对阶跃响应和实际应用中遇到的问题
。首先
，ADRC通过跟踪微分器优化初始误差处理，确保快速响应且避免超调。

挑战目标跟踪算法极限,商汤开源SiamRPN系列算法解读

1、商汤科技智能视频团队率先开源其目标跟踪研究平台 PySOT ，该平台包含了SiamRPN系列算法
，特别是SiamRPN++，这是CVPR2019收录的口头报告 。本文将深入解读最强大目标跟踪算法SiamRPN系列
。背景 实际落地应用中 ，单目标跟踪面临诸多挑战，包括遮挡 、光照变化
、尺度变化等。

ed25519加密签名算法及应用

在本地通过命令行执行相关命令
，然后按照提示进行操作，即可完成ed25519 ssh key的生成 。近来 ，我对ed25519的兴趣再次升温
。这个算法是EdDSA签名的一种
，基于SHA-512和Curve25519，名称结合了EdDSA和Curve25519的特点。EdDSA基于扭曲的爱德华兹曲线 ，而Curve25519则是该曲线的一种特例 。

综上
，ED25519是一种高效、安全 、数据体积小的非对称加密签名方法
。数字签名（又称公钥数字签名）是一种独特的验证方法，只有信息发送者能生成 ，且他人无法伪造
，同时证明信息的真实性。它是通过结合非对称密钥加密技术（如ED25519）与数字摘要技术实现的 。

RFC8032规范了EdDSA（Edwards-curve数字签名算法），它是Ed25519的核心依据
。Bouncy Castle的Ed25519实现巧妙地利用了Curve25519的等价转换 ，通过ECPoint的抽象表示
，实现了Ed25519的高效编码与解码。在编码和解码Ed25519点时，我们需要特别注意坐标转换 。

ed25519是一个高性能的数字签名算法 ，签名与验证速度极快，例如在一个4核4GHz的Westmere CPU上
，每秒可以验证71000个签名，其安全性等同于RSA约3000-bit。ed25519签名过程不依赖随机数生成器或哈希函数的防碰撞性 ，没有时间通道攻击的问题
，且签名和公钥的大小均较小
。

Curve25519是基于蒙哥马利曲线的ECC算法，提供高效、安全的密钥交换功能。其椭圆曲线方程简洁 ，性能优于传统ECC算法 。x25519和ed25519分别是基于Curve25519的密钥交换和数字签名算法
，它们在性能和安全性上都有着突出表现
。

ECO是一种去中心化的加密数字货币，它在应用场景上比比特币更具优势 ，专注于区块链技术的支付和结算。与比特币相比
，ECO的区块容量为8M，支持闪电网络支付 ，转账费用更低 。与以太坊不同
，ECO在交易安全方面采用了抗量子攻击算法和更为安全的Ed25519签名算法，有效解决了恶意攻击问题
。

开源项目推荐:运动控制速度前瞻算法(Look-Ahead),连续小线段高速插补...

1
、grbl：一款高性能的开源、嵌入式g代码解析器和CNC铣削控制器 ，适用于直接在Arduino上运行。官网地址：https：//github.com/grbl/grbl Marlin：基于Arduino平台的3D打印机优化固件，代码采用C语言编写
，易于阅读，核心算法包括圆弧插补 、速度前瞻
、转角速度圆滑、梯形速度规划 、Bresenham多轴插补等 。

github上面有哪些经典的数据挖掘相关的项目

此外 ，Transformers库则是当前自然语言处理领域的一个重要项目
，它提供了预训练模型和微调工具，使得开发者能够轻松构建出高质量的语言模型
。综上所述 ，GitHub上存在着众多经典的数据挖掘相关项目
，涵盖了数据开发平台
、机器学习算法、基于公开数据集的数据挖掘算法 、广告平台以及自然语言处理等多个领域。

在Python爬虫项目开发中，最常用到的七个库如下：Scrapy：用途：专为高效抓取和解析网站数据而设计 ，适用于数据挖掘
、监控和自动化测试等多种任务 。特点：在GitHub上拥有超过45
，000颗星，是爬虫开发领域的明星库
。MechanicalSoup：用途：自动管理cookie、跟踪重定向 ，尤其适合不执行JavaScript的场景。

Python的机器学习项目scikit-learn scikit-learn是一个Python的机器学习项目 。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于NumPy 、SciPy和matplotlib构建
。基于BSD源许可证。scikit-learn的基本功能主要被分为六个部分
，分类，回归 ，聚类，数据降维
，模型选择，数据预处理 。

项目名称：癌症多组学数据挖掘软件 UCSCXenaShiny v0 开发 项目目标：在 UCSCXenaShiny 原有框架基础上 ，开发并集成3类新功能
，探索多项新特性需求
。功能开发与实现 1 多组学数据降维 实现多组学数据降维分析流程，提供直观的数据低维分布特征可视化界面。

项目概述 由王诗翔主导
、李申锁申请并负责开发的癌症多组学数据挖掘软件UCSCXenaShiny 0项目已顺利完成 。该软件旨在增强UCSCXenaShiny的分析功能 ，探索新特性
，以支持生物学家更有效地分析和理解高维数据
。核心改进 数据降维：通过vis_dim_dist函数，实现了对组学数据的降维分析。