要实现一个无人机的自动平衡程序，需要获取无人机的姿态信息，并根据姿态误差来控制无人机的电机，使其保持平衡。

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

结果是信息误差导致合作几方各有理解，意见不一。大家最后达成共识，项目最终与各作方沟通的结果指定一个人统一回复，各部分若有问题汇总到他那里分别解决。

timedatectl#发现我的时间因为时区是American/NewYork,导致时间比中国晚一天,#故使用下列命令设置时区timedatectlset-timezoneAsia/Shanghai#如果发现时间还是有误差

  本文会对如何使用ARIMA模型进行完整的展示，实现数据获取、数据清洗、平稳性检验、定阶、建立ARIMA模型、预测、误差评估等完整的时间序列预测流程。  

以函数曲线拟合为例，对于每一个样本点，真实值和拟合值之间就存在了一个误差，我们可以通过一个公式来表示这个误差：L(x)=(F

RC振荡器优点：实现的成本比较低，毕竟就是一个电阻电容缺点：是由于电阻电容的精度问题所以RC振荡器的震荡频率会有误差，同时受到温度、湿度的影响。石英晶体振荡

因为平方可以消除误差正负方向上的差异，单纯的只比较长度。另一种通俗的说法叫距离（学术一点叫欧氏距离），距离不分上下、左右，只有大小，所以可以用来衡量目标与估计的所有

如果J（θ）在一次迭代中减小小于E，则声明收敛，其中E是一些小值，例如[数学处理误差]。但是在实践中很难选择这个阈值。E的确定比较困难。度下降的工作是为你找到的值，希望最小化成本函数J（）。

主要的技术栈为Vue3、Vite、DataV、Echart、TypeScript、pinia、vue-router、tailwindcss等数据的接口使用的是163的接口，此项目使用到的数据可能存在误差

参考代码：packnet-sfm1.概述导读：这篇文章提出了一种自监督的深度估计方法，其使用视频序列与运动信息作为输入，用网络去估计深度信息/相机位姿，并用最小重构误差去约束整个训练的过程从而实现自监督

我们会犯的思维误差，包括先入为主的光环效应，可得性偏见。一个自信的演讲者刚踏上舞台，观众就会对其大加赞赏。我们脑子里能够想到的事件大多来自于媒体报道了什么。

在传统机械式风速风向传感器中，由于机械磨损和摩擦，容易出现测量误差，而且需要定期维护和校准。相比之下，超声波风速风向传感器具有更高的可靠性

同时减少人为误差，提升产品质量和一致性。Pa

由于伪距的噪声在分米量级，即使我们通过站间单差消除了绝大部分的误差影响，但受限于伪距的精度，我们也只能达到分米量级的定位水平。

文章目录引言正文Abstract文章的核心VQ潜在空间适合文本转图片生成VQDiffusion的比起自回归和GAN的其他模型的成果IntroductionNLP的成功给图片生成的启发自回归模型的单向误差解释预测误差累积

我们从最简单的线性回归（LinearRegression）开始了解如何使用glmnet拟合LASSO回归模型，所以此时的连接函数（linkfunction）就是恒等，或者说没有连接函数，而误差的函数分布是正态分布

将草图大师su模型导入lumion的方法与步骤：步骤一、将要导入lumion的草图大师模型颜色色块分清楚，为了避免导入选择误差，草图大师模型导出前放在草图大师红，蓝

思路分析：通过开始时间和结束时间可计算出剩余时间（转化成时间戳，得到时分秒，并精确到毫秒），放弃使用setinterval有一定的误差，使用requestAnimationFrame实现匿名函数自执行来达到倒计时的效果优化

spm_id_from=333.788&vd_source=1a3cc412e515de9bdf104d2101ecc26a左边是拟合的函数，右边是均方和误差，也就是把左边的拟合函数隐射到了右边，右边是真实值与预测值之间的均方误差和

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

比如入下图中a和b是一样的意思，但是b是有较大误差的。a=np.arange(0,4,0.4)b=np.linspace(0,4,10)print("a=",a)print("b=",b)

然后采集IMU数据，生成Allan方差数据，由图分析得到加速度和角速度的高斯白噪声和随机游走Bias误差。

相关句子1、文章通过研究在发现套利机会后，以追踪误差最小化为目标建立指数复制的问题及其数学模型。

专业课：今天的主要内容：1.对于如何减少或消除（输入+扰动）稳态误差的4种方法中的后两种（串级控制+复合控制）的补充说明。2.一道关于PI控制的例题。前后共耗时2小时左右。

核心程序4.本算法原理1.极大似然法系统参数辨识2.最小二乘法系统参数辨识5.完整程序1.程序功能描述分别对比基于极大似然法的系统参数辨识以及基于最小二乘法的系统参数辨识，输出起参数辨识收敛曲线以及辨识误差

训练集用来构建机器学习模型；测试集也被称为“验证集”“保留集”，用来进行样本外预测，并计算测试集误差，估计模型预测能力。验证集法的优点在于简单方便，但是也有自身劣势。一方面，验证集法的稳定性不足。

那么手表佩戴时间长了就会出现走时误差，那么你们知道伯爵机械手表的误差范围吗？

华人占有比例自然是大头，约70%吧，数据不是很准，八九不离十，专家聊大现象，市民说琐事，偏颇在日常所见所闻，误差在所难免。坡县，是对新加坡国土面积的的善意戏称。

用模糊神经网络控制器来实现一个控制系统问题的阐述：网络结构：学习方法：问题的阐述：需要用模糊神经网络控制器来实现一个控制系统，使得输入变量e和ec的范围为[-2,2]，并且达到目标误差emin=0.001

1、这个是借鉴了大佬们使用的，我又封装成vue组件使用，用了Css3的缩放属性scale控制页面比例，不过这样的可能对地图的经纬度会产生误差，比如点击地图的地点名，可能高亮到其他附加的地方，具体需求看自己界面是什么功能了

它将当前的误差值与前一时刻的误差值之差作为积分项，将当前的误差值与前一时刻的误差值之差作为微分项。位置式PID：位置式PID控制器使用系统输出值作为反馈信号。它将当前的误差值作为积分项

步骤：采样、保持、量化、编码将采样电平（模拟值）转换为数字值的方法：直接比较型（并行ADC、逐次逼近型ADC）；间接比较型（双积分型ADC）关键技术指标：分辨率、转换速率、量化误差、偏移误差、满刻度误差

由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。该算法是构建在数学支持的基础之上的。明天再看

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

部分今天把第八讲预习与视频学习部分任务做完，明天应该完成实践理解与作业，第八讲主要是讲了一个光流法一个直接法，光流法仍然是特征法的一种，只不过特征匹配部分使用了光流追踪的方法进行，而直接法是与特征法完全不同的，直接法直接对光度误差进行优化

1精度高，误差小于0.1度2带有显示屏，可实时查看测温数据3支持蓝牙传输，支持BLE和SPP4可直接用手机或电脑接收温度数据5可以DIY设置报警功能，方便看护儿童时，不知道什么时候又温度升高了，都不敢打个盹

这12小时花在什么上面，一目了然，误差不超过1分钟。1.陀布尔让斯基《人类的进化》，372页，看完（共16小时55分）——6小时45分2.亚诺什·卡罗埃《动

1实验一（SOC误差30%放电实验）1.1实验过程1、对电池包进行充电，将昨天放空的电池包进行充电，充电至SOC40%左右；2、电池包SOC为38%时，手动修改SOC值为70%，开始放电3、SOC由70%

1测试内容1.1实验一（考虑SOC误差问题）当SOC初值不正确的时候，算法快速纠正初始误差的能力非常重要。

而通俗的讲，就是我们去估计一个参数（大部分情况是一个平均值或期望），但是估计一定会有误差，所以置信区间就告诉我们，这个平均值的误差范围。比如95%置信区间，就是我们估计出来的平均值，会有95%的可能性

1.绘制双坐标importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportrefromscipyimportstatsax1=fig.add_subplot(1,1,iii)lns1=ax1.plot(mean[:long],color='darkblue',linewidth=2,linestyle='-',label='ZZZZAcc')##画准确率曲线a

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−

RNN迭代训练会累积误差，并且难训练，计算量大。为了解决RNN内在

使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声

最大值法已不适合8比特激活值量化，用的话误差会很大，识别率等指标会大幅度的降低。激活值量化好多方案用的是NVIDIA提

统计学核心课程知识储备SPSS基本概念统计学参数与统计量误差同质与变异概率变量变量类型因素和水平趋势中位数离散差异离散趋势指标均数估计与置信区间分离变量假设检验一分为二，灭其一。