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
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
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
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
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
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/
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
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
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
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 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
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
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
kahan 算法 kahan 算法使用来减少浮点数计算误差的。 众所周知，因为存储空间原因，浮点数之间的加法满足交换律但并不满足结合律，会有一定的误差产生。而 kahan 算法的目的是减少误差，具体方法是每一次都记录下来当前的误差，在下一个数中进行修正。 代码： float sum=0.0f,c=0.0f; for(in
感谢严老师的无私奉献 avperrset——设置姿态、速度和位置误差 function davp = avperrset(phi, dvn, dpos)——'姿态、速度和位置误差设置，此函数的作用主要是将常用单位转化成国际标准单位' % avp errors setting. % % Prototype: davp = avperrset(phi, dvn, dpos) % I
Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet是何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》提出的一种结构。其主要使用了残差块，来解决训练困难的问题以及模型退化问题。在2015年ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测和COCO分割任
关于模型的评估 文章目录 关于模型的评估经验误差错误率经验误差过拟合和欠拟合 模型评估方法留出法交叉验证法交叉验证的特例——留一法自助法 性能度量精度和错误率查全率和查准率受试者工作特征——ROC曲线代价敏感错误率和代价曲线期望总体代价和代价曲线 经验
机器学习日记（7） 机器学习系统的开发与性能改进 假如你在开发一个机器学习系统，或者想试着改进一个机器学习系统的性能，你应如何决定接下来应该选择哪条道路？为了解决这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归，也就是最小 化代价函数
BP算法（Back Propagation），即反向传播算法，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。BP算法会计算网络中所有权重的损失函数的梯度，这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。它的学习过程由信号的正向传播（求损失）与误
Datawhale学习打卡LeeML-Task03 误差误差来源解释：类比解释数学证明 估计变量x的偏差和方差估计变量x的偏差估计变量x的方差 不同模型的偏差和方差考虑不同模型的偏差考虑不同模型的方差 过拟合和欠拟合怎么判断 偏差和方差的trade-off （平衡）——模型选择交叉验证N-折交叉验
《数值计算方法》系列总目录 第一章 误差序列实验 第二章 非线性方程f(x)=0求根的数值方法 第三章 CAD模型旋转和AX=B的数值方法 第四章 插值与多项式逼近的数值计算方法 第五章 曲线拟合的数值方法 第六章 数值微分计算方法 第七章 数值积分计算方法 第八章 数值优化方法
假定系统空间中存在某一点，其在广义坐标系 中用 来表示，其在惯性坐标系 中的位置则可以用下面的方式来表达： 上式中 表示的是典型体 和参考体系 的相对阶数， 表示的在实际运动中相邻典型体的位置齐次变换矩阵，可以从表达式 1.22 中获
当 沿其低序体 的 方向平移后， 的 方向上会产生 6 项误差：定位误差 ，直线度误差 ，滚转角误差 ，俯仰角误差 ，偏转角误差 。将以上的 6 项误差带入相邻典型体位置变换矩阵，可得 沿着 的 轴方向平动时的位置误差变换矩阵： 通常，因角
雷志辉等对双频外差进行了改进，比较两个展开相位之间的误差来判断是否产生跳变，只适用于两频外差。 陈玲等对三频外差进了的改进，通过展开的相位与其相邻的相位进行比较进而判断是否发生相位跳变，这失去了每个点的独立性。 陈松林等对多频外差进行了改进，得到了很好的展开相位，但第
