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  • 量子计算提前填坑2022-05-20 18:02:23

    现在即使科学家也处于量子计算的早期研究阶段,各大量子机厂商也在摸索阶段,所以不同机器的逻辑很可能不兼容,就像Intel和AMD一样。还有个棘手问题是退相干引起的,因为量子程序一旦开始就不能中止了,没法执行一半保存起来下次继续。这样就要求程序必须在量子信息衰退之前就完成,不然就拿

  • Apollo自动驾驶入门课程第⑩讲 — 控制(下)2022-05-18 17:00:07

    1.线性二次调节器 线性二次调节器(Linear Quadratic Regulator 或LQR)是基于模型的控制器,它使用车辆的状态来使误差最小化。Apollo使用LQR进行横向控制。横向控制包含四个组件:横向误差、横向误差的变化率、朝向误差和朝向误差的变化率。变化率与导数相同,我们用变量名上面的一个点来

  • EXPLORATION BY RANDOM NETWORK DISTILLATION2022-05-13 23:01:35

    发表时间:2018(ICLR 2019) 文章要点:文章提出了一个random network distillation (RND)的算法,通过比较一个预测网络和一个随机初始化网络的越策误差作为exploration bonus来增加探索。主要思路是说,如果agent去过某个状态了,那么预测误差就会更小,反之就会大。 具体的,先有一个随机网络f,

  • EKF相关总结2022-04-21 00:00:06

    目录ekf的功效建模方式超参不同case高速与城区global与gnss一些隐藏坑关于predict关于断track ekf的功效 能够稳定轨迹扰动 能够方便模型连track 建模方式 使用角度,不使用角度;影响的是对state的更新效率。越是直观,需要预测的参数越少,测量值之间的耦合越少,跟踪性能越好,滞后性与误差

  • 经验误差、测试误差、泛化误差及其偏差-方差分解2022-04-12 21:33:55

    目录引言经验误差、测试误差、泛化误差定义泛化误差的偏差-方差分解偏差-方差图解偏差-方差tradeoff模型复杂度bagging和boosting解决偏差-方差问题针对偏差:避免欠拟合针对方差:避免过拟合 引言 在构建机器学习模型时,通常需要先采集数据,然后将数据分为训练集、验证集、测试集。训

  • 机器学习-吴恩达-四(神经网络代价函数反向传播计算)2022-04-11 20:00:49

    多分类问题的损失函数    误差反向传播,以及通过误差计算偏导,进而计算损失函数值      随机初始化在神经网络中初始值全为0的化会导致各隐藏层激活函数相等,无法学习更多特征  

  • 用循环语句计算 1 + 1/2!+ 1/3!+ 1/4!…的前 20 项之和。(提示:结果要求误差小于 0.0001)2022-04-06 15:00:34

    import java.util.Scanner; public class Test01 { public static void main(String[] args) { //用循环语句计算 1 + 1/2!+ 1/3!+ 1/4!…的前 20 项之和。(提示:结果要求误差小于 //0.0001) double i,j,mul,ans=0; for(i=1;i<=20;i++){

  • 数字锁相ud,uq的关系2022-03-19 16:03:54

         可以知道ud与角度误差成比例关系,所以让ud等于0时此时对应角度误差接近零。如果取uq为控制参量,对应角度需要减去90度。(采取如图所示dq变换)

  • 机器学习(周志华)学习笔记(一)2022-03-19 16:02:19

    目录 学习教材 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 1.2 假设空间 1.3 归纳偏好 二、 模型评估与选择 2.1 经验误差 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.4 方差与偏差 学习时间 学习教材 机器学习(周志华) 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 数据集: 示例:关于一个事件或对象的描述。(Xi

  • 视觉SLAM精度评估:ATE与RPE2022-02-28 14:05:31

    RMS的含义是Root Mean Square,即均方根。英文释义为“The square of the average of squares of a set of numbers” 计算公式为: \[x_{rms}=\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{n}{x_i^2}}=\sqrt{\frac{x_1^2+x_2^2+\cdots+x_n^2}{N}} \]TUM RGBD关于ATE与RPE的介绍 ATE:绝对轨迹误差; A

  • 学习《计算方法/数值分析》笔记2022-02-28 02:02:17

    第一章 数值分析与科学计算引论 1. 误差来源与分类 模型误差(数学模型与实际问题之间出现的误差)不讨论 观测误差(由观测产生的误差,比如观测温度、长度、电压等)不讨论 数值分析只研究用数值方法求解数学模型产生的误差 ====== 当数学模型不能得到精确解时,通常要用数值方法求它的近似

  • 建筑测量【5】2022-02-23 14:03:12

    1.以下不属于水准测量的操作的是() A.调焦 C.整平 D.对中 2.为满足测量成果的一测多用,在满足精度的前提下,工程测量应采用() A.国家统一的3度高斯正形投影 B.抵偿投影面的3度高斯正形投影 C.任意带高斯正形投影 D.独立 3.经纬仪如存在指标差,将使观测出现下列中的哪种结果? A.盘左和

  • 建筑测量【4】2022-02-23 14:01:55

    1.进行水准测量观测时水准点一定要使用尺垫,而转点上不用尺垫。() A.正确 B.错误 2.在高斯投影中,中央子午线的投影为一直线,赤道的投影也为一直线() A.正确 B.错误 3.在城市进行导线测量常采用的布设形式是 A.视距导线 B.支导线 C.符合导线 D.闭合导线 4.经度是两子午面的二面角,纬度

  • Day3 浮点数拓展2022-02-22 20:01:52

    金融面试题:银行业务怎么表示钱?(答案是要用BigDecimal) 如果使用浮点数来进行比较,会有误差。因为浮点数例如float,表现的字长是有限的,而在数据处理的过程中,是会有离散的数值(无限的数值),因此系统会舍入误差,他的结果是接近的,大约的,但并不等于。 举例     图1.    float和double的输

  • 深度学习之常用模型评估指标(二)—— 回归问题2022-02-20 10:30:45

    深度学习入门小菜鸟,希望像做笔记记录自己学的东西,也希望能帮助到同样入门的人,更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 目录 一、SSE(误差平方和) 二、MSE(均方误差) 三、RMSE(均方根误差) 四、MAE (平均绝对误差) 五、MAPE(平均绝对百分比误差) 六、R Squared (R方/可决系数) 一、SSE(误差平

  • Virtual Sensing Technique for Feedforward Active Noise Control 翻译2022-02-07 22:32:51

    文章目录 前言 前言 主动噪声控制是一个有前景(promising)的技术,基于声波的叠加原理(superposition property),它可以减弱不想要的声学噪声。当一个反向声波精准的(elegantly)生成,它与噪声声波具有相同的振幅,相反的相位,ANC可以在期望地点降低噪声等级,期望地点也就是误差麦克

  • 期望、方差、协方差、协方差矩阵2022-02-03 19:03:17

    1. 期望(数学期望、均值) 在概率论和统计学中,数学期望(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 根据大数定律,随着重复次数接近无穷大,数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。 1.1. 期望的定义 对于

  • 论文笔记_S2D.76_2013_IROS_DVO-SLAM_基于RGB-D相机的稠密视觉SLAM2022-02-03 13:02:14

    目录 基本情况 摘要 主要创新点: 介绍 参考 基本情况 出处:Kerl C, Sturm J, Cremers D. Dense visual SLAM for RGB-D cameras[C]//2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2013: 2100-2106.论文主页:vision.in.tum.de/data/software/

  • 第五章 误差反向传播2022-02-01 11:03:57

    文章目录 5.1 计算图5.1.1用计算图求解5.1.2 局部计算5.1.3 为何用计算图解题 5.2 链式法则5.2.1计算图的反向传播5.2.2 什么是链式法则5.2.3 链式法则与计算图 5.3 反向传播(基于计算图)5.3.1 加法节点的反向传播5.3.2 乘法节点的反向传播 5.4 反向传播的代码实现(基于计算图

  • 【MindSpore:跟着小Mi一起深度学习吧!】正则化2022-01-30 10:34:59

    嗨咯!a ni o~!空妮七挖!大家好久不见呀~今天小Mi继续给大家讲解正则化! 目前深度模型在各种复杂的任务中固然表现十分优秀,但是其架构的学习要求大量数据,对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。向全局最小值的收敛过程较慢,容

  • 机器学习(十)偏差和方差问题2022-01-28 22:06:11

    文章目录 Log 一、决定下一步做什么(Deciding what to try next)1. 关注的问题2. 改进算法性能的方法 二、评估假设(Evaluating a hypothesis)1. 过拟合问题2. 数据分割3. 训练和测试的步骤①线性回归②逻辑回归 三、模型选择和训练、验证、测试集(Model selection and trainin

  • 【MindSpore:跟着小Mi机器学习】机器学习系统的设计2022-01-28 15:58:58

    今天小Mi带大家学习如何设计一个机器学习系统,也会带大家了解设计复杂的机器学习系统时可能会遇到的一些问题。当然啦,除此之外,小Mi还会提供一些关于巧妙构建复杂机器学习系统的小tips。哦,对了,偷偷告诉你们,可能会帮助大家在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间哦~ 1 初始步骤

  • 极大似然估计与最小化平方误差的关系2022-01-27 19:59:17

    极大似然估计与最小化平方误差的关系 最小化平方误差问题与(在噪声是高斯分布假设下的)最大似然估计是等价的。 证明 同样是解决直线拟合问题: 最小化S(a,b)即为最小化平方误差问题 最终可解的: 最小二乘与极大似然方法的关系 最小二乘法是在概率密度为高斯的情况下最大似然

  • 《机器学习》二刷超详细笔记| 第二章 模型评估与选择2022-01-26 22:33:59

    博主在4月学完西瓜书时,一头雾水,觉得还是一知半解。9月开学后上完了必修的《machine learning》课程,并且自己编程实现了多种机器学习算法和论文复现后,才对机器学习有一点了解,现在再次翻阅西瓜书,很多知识点看到都豁然开朗。所以出这一系列文章,对机器学习进行回顾,总结和记录!为

  • 拟合方法-数值分析-王兵团-北京交通大学2022-01-26 18:02:31

      插值一定是单值函数,就是一个插值的点只会对应一个函数值,但是有时候一个数据点会对应2个(函数)值。 比如测量生产的布料的纤维长度和承受力:   插值就是找自变量和函数之间的函数关系式,可以利用反插值进行做,但是即便是利用反插值的方法,也可能会遇到多值的问题。这样的话,插值就做

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