- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏技术向
mpc5748g sdhc调试
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/debug-mpc5748g-devkit-sdhc-module/ 现象： 在测试工程中无法初始化SD卡，但是在示例工程中却可以
98110发布于 2019-11-20 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
多方安全计算（6）MPC中场梳理
在之前的系列文章中，我们对MPC中的部分核心技术与应用做了初步的介绍。在进一步具体介绍更困难的技术组件或场景应用之前，本文试图从宏观上对MPC中部分主要技术与场景做一个简单梳理。 二、简易框架 广义的MPC泛指所有多参与方下的密文计算问题；在此情况下，如何将MPC封装为一个易被使用的方案就是一个值得关注的问题。 Springer, Cham, 2019: 636-666. [15]: https://github.com/alibaba-edu/mpc4j/tree/main/mpc4j-dp-cdp [16] : https://github.com/alibaba-edu/mpc4j/tree/main/mpc4j-dp-ldp [17]: Byali M, Chaudhari H, Patra A, et 往期回顾： 安全多方计算之前世今生 安全多方计算(1):不经意传输协议 安全多方计算:(2)隐私信息检索方案汇总分析 多方安全计算(3)MPC万能钥匙：混淆电路 多方安全计算（4）MPC万能积木 秘密共享
2.4K11编辑于 2023-02-22 MPC预测控制的matlab仿真
基于MATLAB的模型预测控制（MPC）仿真一、MPC仿真框架二、核心代码实现1. MPC控制器配置%% MPC参数设置N = 10; % 预测时域M = 3; % 控制时域Q = eye(2); % 状态权重矩阵R = 0.1*eye (1); % 输入权重矩阵%% 创建MPC对象mpcobj = mpc(sys,0.1,N,M,Q,R); %% 约束设置mpcobj.MV.Min = -2; % 输入下限mpcobj.MV.Max 自适应MPC（参考结果）% 在线参数更新mpcobj.CustomEstimator = ss(A,B,C,D); % 自定义状态估计器mpcobj.Estimation = 'adaptive'; Model Predictive Control: Past, Present, and Future (Computers & Chemical Engineering, 1999)参考代码关于MPC
65410编辑于 2025-07-31- 来自专栏嵌入式程序猿
快速评估MPC5744P的ADC功能
加入我们使用MPC5744片子的ADC0模块以下通道来评估下ADC功能。
1K30发布于 2021-07-29 - 来自专栏iDoitnow
MPC的横向控制与算法仿真实现
模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进的控制策略，因其在处理多变量系统、非线性系统以及约束条件下的优越性能，被广泛应用于车辆横向控制领域。 2. 模型预测控制（MPC） 2.1 基础知识 二次规划（Quadratic Programming, QP）是数学优化中的一个重要分支，它涉及寻找一个使得二次函数达到最小值的变量向量的优化问题。 2.2 MPC 的整体流程 模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于系统模型来预测未来的系统行为，并在此基础上优化控制输入。 MPC 的核心思想是在每一个控制迭代中，解决一个有限时间范围内的优化问题，以实现对系统未来行为的预测和控制。 MPC 的基本步骤包括： 系统模型：建立一个描述系统动态行为的数学模型。这个模型通常是系统的微分方程或差分方程，用于预测系统状态随时间的变化。
1.2K10编辑于 2024-04-15 - 来自专栏CreateAMind
model predictive control mpc.pytorch lib
https://locuslab.github.io/mpc.pytorch/ Control is important! ? This project focuses on solving model predictive control (MPC) with the box-DDP heuristic. This lets us solve many MPC problems simultaneously on the GPU with minimal overhead. Differentiable MPC as a Layer Our MPC layer is also differentiable! Dynamics Jacobian Computation Modes https://locuslab.github.io/mpc.pytorch/
1.6K50发布于 2019-01-03 - 来自专栏Path Tracking Letters
论文解读——Low-complexity explicit MPC controller for vehicle……
《Low-complexity explicit MPC controller for vehicle lateral motion control》是会议《2018 21st International 总体而言，这篇论文提出了在考虑稳定性/鲁棒性的MPC车辆横向控制中的降低计算成本的方法，对于提高这种控制方法的实时性具有较为重要的意义。
93220发布于 2020-09-08 - 来自专栏C++开发学习交流
【Autoware】mpc_follower模型预测控制节点
MPC算法通过建立系统的数学模型，根据当前状态和一定时间内的预测，优化未来的控制输入，从而实现对系统的控制。 MPC算法主要分为以下几个步骤： 1. MPC算法可以用于实现车辆的路径跟踪和速度控制。 代码实现 在Autoware中，MPC算法主要实现在mpc_follower节点中。 在实现MPC控制的过程中，需要定义车辆的动态模型、代价函数以及约束条件等。可以通过编辑mpc_param.yaml文件来配置MPC控制的参数。 /mpc_utils.h" #include "mpc_follower/mpc_trajectory.h" #include "mpc_follower/lowpass_filter.h" #include
95410编辑于 2024-07-24 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
自动驾驶轨迹跟踪(一)-模型预测控制(MPC)代码实现
模型预测控制(MPC)的理论推导部分见前文: 自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC) 这里主要用Python代码实现前文的推导结论。 print(res.x) [-0.8000016 0.80000272] 2、轨迹跟踪MPC问题求解 2.1 生成直线参考轨迹 直线轨迹以参数方程的形式给出： 其中 是期望的纵向速度, plt.scatter(self.x, self.y, color='r') plt.axis([-5, 100, -6, 6]) plt.pause(0.008) 2.3 实现MPC 控制器 详细的理论推导部分见自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC) 2.3.1 寻找参考轨迹上的最近点 tree = KDTree(ref_traj[:, :2]) nearest_ref_info
7.1K52编辑于 2022-04-28 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC)
1.模型预测控制 模型预测控制(MPC，Model Predictive Control)属于优化和控制两个领域的交叉，实际上是以优化的方法来求解控制问题。 它的主要优势在于: 1）MPC善于处理多输入多输出系统。 图片来源:【5】 图片来源:【5】 对于各个控制回路存在耦合关系，或者控制系统过于庞大，采用PID控制器会极其复杂。 MPC的优势在于它是一个多变量控制器，可以同时考虑所有因素进行多控制变量的交互。 图片来源:【5】 2）MPC可以处理约束条件(constrains)。 图片来源:【5】 3）MPC拥有Preview的能力。 MPC可以将未来的参考信息纳入控制优化，以改善控制器的性能。如下图所示，MPC可以提前考虑路口转弯，从而提供更好的行驶体验。 轨迹跟随的MPC控制器 3.1 线性化的车辆误差模型 图片来源:【1】 image.png image.png 3.2 状态方程离散化 image.png image.png image.png
5.8K31编辑于 2022-04-28 - 来自专栏区块链大本营
以太坊2.0中的Custody Game及MPC实现
托管比特是通过某一类mix函数计算而来，尽管函数的具体形式仍在讨论中，但其规范倾向于使用MPC 友好的构造，详见eth2.0-specs[3]。 采用Legendre PRF 的缘由主要有两点：其一，它在MPC的计算中非常高效；其二，其可确保托管比特具备更好的随机性。 MPC友好性 Eth 2.0 的设计目标之一是使其对MPC友好。 因此，托管证明也应该对MPC 友好，这也是使用Legendre PRF 的主要原因。由此，这或许会开启一种全新的业务模式，并产生许多其它有趣的应用。请参见此处[5]获取更多细节。 PlatON 发起了一个由以太坊基金会资助的项目，以实现和优化MPC 中的托管证明，当前代码已在GitHub[6]上开源。后续会公布更多细节，请持续保持关注！
88820编辑于 2023-03-31 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
多方安全计算(3)MPC万能钥匙：混淆电路
本篇文章将向您揭晓答案，即基于混淆电路的MPC通用场景计算。 二、混淆电路简介 我们在安全多方计算系列的首篇文章（安全多方计算之前世今生）中提到，基于混淆电路（Garbled Circuit，GC）可以实现MPC通用场景计算。 因此本篇文章将混淆电路称为解决MPC的万能钥匙。
1.8K20编辑于 2022-11-14 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
多方安全计算（4）MPC万能积木 秘密共享
一、引言 在之前的文章（多方安全计算(3)MPC万能钥匙：混淆电路）中，我们对MPC中一类通用方案混淆电路（GC）与密文比较策略做了介绍。 当然，一个真实的计算任务从与门、或门出发是不合适的；一个更自然的出发点是加法计算与乘法计算，而本文将介绍如何通过秘密共享（也常被称为秘密分享）技术在MPC任务中完成加法与乘法计算。 熟悉联邦学习的朋友可能注意到，上述策略如果应用于密文神经网络训练则与联邦建模目标一致；但请注意两类方案有着本质的不同，MPC对每一步基础计算都做了密文替换，而联邦学习通常只对梯度等信息做了一定程度的遮掩 ；MPC类方案输入信息与神经网络参数的安全性由严格的困难性假设保证，但在效率上也仍有较大的改善空间。
1.6K30编辑于 2022-11-14 隐语SecreFlow：如何全面提升MPC多方安全学习的性能？
通讯量MPC 算子网络性能的首要考虑因素。在实际业务落地中，MPC 算子的最大瓶颈在于带宽需求。由于计算过程中需要大量通信，增加 CPU 数量和性能并不能有效地减少计算耗时，而提升带宽则可以。 轮数MPC 算子网络性能的次要因素。MPC 算子实现一次计算通常需要多次交互，如果网络延迟高，则轮数越高的算子受延迟影响越大。若网络延迟为 10ms，exp(x) 通讯的轮数为 r。 若 exp(x) MPC 计算的模拟误差和明文差距不大，则在 MPC 下计算 exp(x) 是有实际意义的，若误差过大比如则不能视为有效的模拟计算。 更糟糕的是，你本可以达到0.98的AUC，但由于MPC exp计算误差，你只能达到0.97的AUC。精度误差可以导致AUC下降0.025！这正是使用MPC建模的算法工程师在联合建模效果上的一大困扰。 但是，MPC 场景的耗时测量受很大的网络参数影响。LAN 网络下，所有 MPC 计算好像都挺快，WAN 网络下，MPC 计算耗时能长到令人怀疑人生。
33910编辑于 2025-10-29- 来自专栏Path Tracking Letters
论文解读——MPC-based yaw and lateral stabilisation via active front……
《MPC-based yaw and lateral stabilisation via active front steering and braking》是期刊《Vehicle System Dynamics
1.7K20发布于 2020-09-08 - 来自专栏区块链大本营
从这5个场景, 看MPC多方安全计算的行业应用
使用MPC计算，不仅能够同时满足双发的利益诉求，甚至可以让基金信息得到有效的政府监管、防止出现市场结构性风险，同时保证商业信息不被泄露。 ? 而MPC能解决的核心问题，是通过不经意查询，达到数据不被公开、查询对象不暴露、而结果能够被正确查询返回。 这个问题可以通过MPC来解决。企业间可以不用担心数据流失，而是通过MPC实现数据租赁，从而可以得到数据价值变现。同时也让数据的使用价格低至原来的十分之一。 今天我们展示一下，如何使用Tensorflow实现MPC，从而达到计算深度神经网络。 利用MPC，构建一个CNN模型的代码如下： ? 下一步是实现MPC张量运算，代码如下： ? 找到5%排序价值s作为VaR 在MPC里面，我们除了实现简单的整数、定点小数的四则运算外，还要支持排序和矩阵运算来实现VaR计算。
5.8K10发布于 2019-07-23 - 来自专栏公众号：Lucifer三思而后行
Linux From Scratch（LFS11.0）构建 LFS 系统 - MPC-1.2.1
MPC 软件包包含一个任意高精度，且舍入正确的复数算术库。 安装 MPC 解压软件包： cd /sources tar xf mpc-1.2.1.tar.gz cd mpc-1.2.1 编译、检查并安装 MPC： time { . /configure --prefix=/usr \ --disable-static \ --docdir=/usr/share/doc/mpc- 1.2.1 && make && make html && make check && make install && make install-html;} 安装完成后清理工作： cd .. rm -rf mpc
84910发布于 2021-10-08 - 来自专栏电脑软件推荐
【MPC-BE视频播放器】老毛子开发，非常优秀，堪称经典！
今天要介绍的这款软件叫MPC-BE，它是一款专注本地播放的视频软件，由曾经开发过 MPC-HC 的俄罗斯开发者重新编译优化而成，属于经典播放器的升级版本。 更值得一提的是它的资源占用率 —— 和 PotPlayer 比起来，MPC-BE 占用的电脑资源更少。 我专门做过测试，播放同一个视频时，能明显看到 MPC-BE 的内存占用更低，而且软件本身的打开速度也更快。 另外，MPC-BE 采用了 DirectShow 技术来播放媒体文件，不管是音质还是画质都有不错的表现；同时它还支持硬件加速，能更合理地利用电脑资源，单从这方面来看，甚至比 PotPlayer 还要更出色一些 20250824-MPC-BE播放器.rar下载地址：https://pan.quark.cn/s/5a827e282cf3
1.8K10编辑于 2025-08-24 - 来自专栏模组pack生产线
工业多目标优化实战：基于NSGA-II的工艺参数寻优与边缘MPC部署
本文以一个实际工业场景为例，拆解如何用响应面模型（RSM）结合多目标遗传算法（NSGA-II）完成离线工艺寻优，并在边缘侧部署模型预测控制（MPC）实现在线自适应。 控制架构选型：PID方案实现简单但滞后大（闭环延迟50-100ms，对应焊点移动15-25mm）；MPC方案基于RSM代理模型预测未来状态，提前调整控制量，响应更快、超调更小。我们选用MPC。 边缘部署的技术方案：MPC每个控制周期（10ms）需要求解一次二次规划（QP）问题。RSM代理模型作为预测模型，预测时域10步（100ms），控制时域3步。 更长期的架构是数字主线集成：设计变更（CAD参数调整）通过统一信息模型自动传导到工艺参数更新，来料波动触发MPC自适应，缺陷模式驱动根因分析和预测性维护。 MPC的QP求解在更复杂的非线性场景中有没有瓶颈？边缘侧的模型推理和训练资源冲突是怎么处理的？欢迎评论区讨论。
23510编辑于 2026-05-11 - 来自专栏深蓝学院的专栏
当模型预测控制遇见机器学习
因此，总体而言，虽然MPC在汽车工业量产的应用案例还不多，但随着芯片技术的飞速发展，可以预见未来会有越来越多的基于MPC的产品控制器落地。 图4. 基于上述讨论不难看出，MPC的不足刚好是ML的优势，而ML的不足又刚好是MPC的优势。 Alberto Bemporad 是意大利Lucca IMT先进技术研究院的教授，MATLAB MPC 工具箱的作者，MPC研究领域的专家，同时也是上文提到的是与GM合作率先实现MPC控制技术在汽车工业量产应用的 ）从数据中直接学习并生成MPC控制策略，以及MPC控制参数标定； 3）利用ML算法（例如深度神经网络）从数据中学习和重构不可直接测量，而需要估计的MPC控制所需的状态量。 最后结合MPC领域专家Alberto Bemporad 教授在IFAC 2020国际会议上的报告，讨论了ML将如何赋能MPC。
4K31发布于 2020-12-03
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号