一.RNN 和 LSTM 回顾 1.RNN (1) RNN 原理 循环神经网络英文是 Recurrent NeuralNetworks，简称 RNN。假设有一组数据 data0、data1、data2、data3，使用同一个神经网络预测它们，得到对应的结果。如果数据之间是有关系的，比如做菜下料的前后步骤，英文单词的顺序，如何让数据之间的关联
无论是激光、视觉或者是惯导直接推出来的里程计通常会有回环误差，通过图优化的方式能够将回环误差最小化，从而提高建图精度。 图优化也是一种优化，所以能用常见的非线性优化方法来做，这里用到的高斯牛顿法，和之前ndt那一篇类似。 1.定义误差函数： 我们定义Xi为i点位姿，Xj为j点位姿，Rij与Ti
(欧拉公式) eit＝cos t+i sin t 当t=π时 为什么复数可以用自然对数的底e和三角函数来表示？ - 知乎 将直角坐标和复平面联系在了一起
三维曲面函数图像 mesh mesh函数 此处我创建.m文件时，把文件名命名成mesh结果报错，要注意文件名不要和函数名相同 x=0:0.1:2*pi; [x,y]=meshgrid(x); z=sin(y).*cos(x); mesh(x,y,z); 条形类bar，barh： x=-1:1; y=[1,2,3,4,5;1,2,1,2,1;5,4,3,2,1]; subplot(1,2,1);bar(x,y
重读微积分（一）：极限 重读微积分（二）：三个极限常数的来源 本系列所有代码都用R语言完成。 5 洛必达法则 令 N N N为常数，则常规的极限运算大致有以下几种
墨卡托投影 墨卡托投影将地球球面投影到一个圆柱体柱面上，将地球看作一个正球体时，以 O O O为地球球心，从球心向外辐射射线，与地球外接圆柱面交与
1.需求 ①客户从标准输入读入一行文字，并写给了服务器 ②服务器从网络输入中读取了这个文本，并回射给客户 ③客户从网络输入中读取这个回射文本，并显示在标准输出上 2.server端代码 void dosth(int fd) { char szBuf[1024]; while(read(fd, szBuf, 1024) > 0) {
1 ifstream fin(file); //打开文件流操作 2 string line; 3 int nums_data = 0; 4 while (getline(fin, line)) //整行读取，换行符“\n”区分，遇到文件尾标志eof终止读取 5 { 16 istringstream sin(line); //将整行字符串line读入到字符串流
头文件 #include <sys/ioctl.h> 函数原型 int ioctl(int fd, unsigned long request, ...); 函数成功返回0，失败返回-1 在这里我们需要用到的结构体 #include<netinet/in.h> struct sockaddr_in { short sin_family; /* Address family */ unsigned short sin_port; /* Po
一、联邦滤波算法简介 面对未来大规模无人机集群任务，若采用集中式的信息融合，计算和通信负担重，并且容错性差。而联邦滤波算法作为一种新型的分散化滤波方法，降低了算法的复杂性，提高了算法的容错性与可靠性，而且联邦滤波算法易于实现，信息分配方式灵活，计算量小。 联邦滤波器中，主滤波器
当 \(f(x) \rightarrow 0\) 时，有： \[\begin{align} \sin f(x) &\backsim f(x) \\ \tan f(x) &\backsim f(x) \\ \ln (1+f(x)) &\backsim f(x) \\ e^{f(x)} - 1 &\backsim f(x) \\ \arcsin f(x) &\backsim f(x) \\ \arctan f(x) &a
轴角： 轴角表示方式：(x,y,z,thead) 从一个坐标(x,y,z)经旋转a角度后得到(x1,y1,z1) 设两个坐标点a(x1,y1,z1) b(x2,y2,z2) 轴角计算方法： 1、叉乘-->点乘--->反正切求角度 二维向量叉乘公式：a（x1，y1），b（x2，y2），则a×b＝（x1y2－x2y1） 三维向量叉乘公式： 点乘公式： a.b = x1x1+y2y2+z3z3 2.Math.atn2(
昨天 在 数学吧 看到一个 帖 《我真是无语了，居然有这样的证明，明明是先有x和sinx是等价无穷小》 https://tieba.baidu.com/p/7513639815 推导一下 ( sin x ) ′ = cos x ， 来一个 ？
几何部分 托勒密定理：圆内接四边形 \(ABCD\) 中 \(AB\cdot CD+ AD\cdot BC=AC\cdot BD\)。（证明截长补短即可） 中线定理：在 \(\triangle ABC\) 中，记 \(M\) 为 \(BC\) 边中点，则 \(AB^2+AC^2=\frac{1}{2}AM^2+BC^2\)。（证明使用向量） Pappus 定理： 如图，\(GHI\) 三点共线。 Pascal 定理： 如
传送门 文章目录 题意：思路： 题意： 给你一颗 n n n个点的树，让你在二维平面中构造一颗树，保证相邻点的距离正好为 1 1
1、其功能类似于Java switch,功能要强大于java， 可以对数据值和数据类型进行匹配 2、语法 变量 match{ case 可能性1 => 操作1 case可能性2 => 操作2 …… case _ => 默认操作 } 示例代码 package day3 object demo_match { def main(args: Array[String]):
转载: https://www.cnblogs.com/softfair/p/distance_of_two_latitude_and_longitude_points.html 球面上任意两点之间的距离计算公式可以参考维基百科上的下述文章。 Great-circle distance Haversine formula 值得一提的是，维基百科推荐使用Haversine公式，理由是Great-circle di
在 数学吧 看到一个 极限题 ， 如下 ： 我把 这个 题 发到了 反相吧 ， 《在 数学吧 看到一个 极限题》 https://tieba.baidu.com/p/7504144928 ， 下面记录一下 帖 里 的 讨论回复 。 2 楼 思维机器 ： 令y=1/x，套公式即可，有什么问题 3
以下内容转载自https://math.stackexchange.com/questions/870092/why-is-sind-phi-d-phi-where-d-phi-is-very-small 其中一个答案是： Just draw the diagram! What does sinx mean? it's the ratio of the opposite side to the hypotenuse in a triangle. Now, let's draw a t
先用udp构建一个socket通信示例为后面编写iocp服务器做准备 先编写服务器 3步 初始化套接字 绑定端口 收数据 #include <stdio.h> #include <winsock2.h> #include <WS2tcpip.h> #pragma comment(lib,"ws2_32.lib") int main() { WSADATA wsaData; if (WSAStartup(M
系统函数 SELECT team,win,SIN(win) AS 胜场正弦 FROM football 备注——数据库中常见的数学函数有： ABS(x)：x的绝对值，较常用 COS(x)：x的余弦值 EXP(x)：e的x次幂 PI()：返回圆周率 SIN(x)：x的正弦值 SQRT(x)：x的平方根，较常用 TAN(x)：x的正切值 SELECT * FROM football ORDER BY
译者注：本文翻译自Cesium官方博文《Computing the horizon occlusion point》，by KEVIN RING。 你厌倦了地平线剔除吗？ 太好了，我也没有！ 上一次，我们解释了地平线剔除是关于什么的，并展示了一种非常有效的方法来测试一个点是否被椭圆体遮挡。然而，我们想要测试遮挡的对象很少是简单的点
如图在xy平面 经过点（2,0）和（0,2）的圆弧所在的曲面与f(x,y)曲面之间的面积 和x轴0-2与f(x,y)，y轴0-2与f(x,y)面积的和 ∮ c ( x
(AMM11924) \[\int_{0}^{\pi / 2} \frac{\{\tan x\}}{\tan x} {\rm d} x \] Solution: 记 \(t_n=\arctan n\), 则 \[\begin{aligned} I:&=\int_{0}^{\pi / 2} \frac{\{\tan x\}}{\tan x} {\rm d}x =\int_{0}^{\pi / 2}\left(1-\frac{\lfloor\t
\[I_k = \int_0^\infty e^{-nx} \sin^{2k}\! x {\rm d}x \quad(n,k\in \mathbb{N}^*) \] Solution: \[\begin{align*} I_k &= \int_0^\infty e^{-nx} \sin^{2k}\! x {\rm d}x \\ &=\left[-\frac{1}{n}e^{-n x}\sin^{2k}\! x\right]_0^\infty
