卡尔曼调参

Android 高频面试必问之Java基础

常用的JVM调参如下表：|参数|作用描述||—|—||-XX:MetaspaceSize|分配给Metaspace（以字节计）的初始大小。

2401_86022611·2024-09-14 03:45

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化(可选)结果预测参考参数设置超参设置：config包含所有训练需要的超参数（便于后续的调参

槐月初叁·2024-09-09 13:17

LightGBM使用

可以参考LightGBM原生/sk接口的常用参数LightGBM使用lightGBM调参所有的参数含义，参考：http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/Parameters.html

透明的红萝卜123·2024-09-08 03:02

XGBoost调参demo（Python）

XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi

妄念驱动·2024-09-06 02:26

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础，例如线性高斯模型（卡尔曼滤波

石溪·2024-08-31 04:51

人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数

神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用

小浣熊的技术·2024-08-27 04:20

电机速度闭环笔记

01-测速原理与调度方式02-tb6612基本电机驱动03-PID编写与上位机调参

NingTD666·2024-08-26 15:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

目录实验原理1.信息增益2.增益率3.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree

Better Rose·2024-08-24 03:07

EKF+PF的MATLAB例程

EKF+PF扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序，有中文注释程序源码%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费

Evand J·2024-03-15 04:29

基于二阶卡尔曼滤波的陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量

系统组成本文所采用的姿态角度测控系统主要由加速度计、陀螺仪、微控制器、滤波电路、电机调速器、无刷电机等部分组成.姿态检测系统的硬件平台如图1,由微处理器对陀螺仪、滤波电路和加速度计构成的传感器组进行高速A/D采样后,通过卡尔曼滤波器对传感器数据进行补偿和信息融合

星e雨·2024-03-08 01:52

挑战杯基于机器学习与大数据的糖尿病预测

laafeer·2024-02-29 07:45

DataCastle 员工离职预测 Baseline

本文目录比赛介绍比赛链接赛题描述评分标准比赛数据数据下载数据说明Baseline导包数据读取数据缺失状况样本标签是否均衡打印类别特征类别特征编码特征衍生数据标准化数据降维特征选择不均衡样本处理模型调参XGBo

小嗷犬·2024-02-20 21:08

想要自己的专属 AI 猫娘助理？教你使用 CPU 本地安装部署运行 ChatGLM-6B实现

可以本地安装部署运行在消费级的显卡上做模型的推理和训练（全量仅需14GB显存，INT4量化级别下最低只需6GB显存）虽然智商比不过openAI的ChatGPT模型，但是ChatGLM-6B是个在部署后可以完全本地运行，可以自己随意调参

恒TBOSH·2024-02-20 21:05

5G——小区搜索流程

读取到SIB1.小区搜索流程概述：SIB1在PDSCH信道承载，承载SIB1的信道在哪个位置由PDCCH告诉，而PDCCH的基本信息由MIB告诉，MIB信息由广播信道PBCH广播出去，物理信道解调需要解调参考信号

崇子嵘·2024-02-20 15:39

Stable Diffusion 绘画入门教程（webui）

文章目录一、前言二、做出的效果三、SD使用流程1、大模型2、关键字3、调参数一、前言随着mj和sd绘画软件发布之后，AI绘画开始爆火，很多小伙伴已经挖掘出很多的玩法，哪怕最基础的AI美女、AI壁纸、真人漫改等等都赚的盆满钵满

wyply115·2024-02-20 13:49

LSTM 08：超详细LSTM调参指南

本文代码运行环境：cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01：理解LSTM网络及训练方法LSTM02：如何为LSTM准备数据LSTM03：如何使用Keras编写LSTMLSTM04：4种序列预测模型及Keras实现LSTM05：Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06：Keras

datamonday·2024-02-20 08:00

WebRTC 中带宽估计与拥塞控制算法

-Goog-REMB：基于接收端的延迟算法，利用延迟值，通过卡尔曼滤波器估计出下一时刻

逆风了我·2024-02-20 06:48

pritter-Code formatter(代码格式化)配置

二、常见参数说明三、配置步骤步骤一：在VScode下载prettier插件步骤二（第一种方法）：在vscode‘’设置‘‘中进行调参步骤二（第二种方法）：在vscode‘’settings.json‘‘

就叫NaN吧·2024-02-19 21:15

20190801感恩日记

1.感恩最近开始去健身房练力量训练的自己，好久没去，发现身形都变差了，力量训练还是每周坚持一下，保持好的体型2.感恩秋秋分享运营文案怎么写，感恩velly姐和yami分享如何调参数，提升了我拍摄的技术，

Lisa59740·2024-02-19 21:41

作物模型狂奔：WOFOST(PCSE) 数据同化思路

去B吧，这里没图整体思路：PCSE-》敏感性分析-》调参-》同化0、准备工作0.0电脑环境我用的Win10啦，Linux、Mac可能得自己再去微调一下。

F_Dregs·2024-02-19 16:20

小程序API能力汇总——基础容器API（三）

completefunction否接口调用结束的回调函数（调用成功、失败都会执行）successfunction否接口调用成功的回调函数failfunction否接口调用失败的回调函数object.success回调参数参数

IoT砖家涂拉拉·2024-02-19 15:24

Task4 - 建模与调参

评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参

100MHz·2024-02-19 13:13

扩展卡尔曼滤波与粒子滤波例程

三维滤波，非线性系统状态与非线性观测，使用EKF和PF进行滤波，输出滤波值曲线与误差对比，MATLAB程序如下：%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费）%date:2024-1-10%Ver2clear;clc;closeall;%%参数设置N=100;%粒子总数t=1:1:

Evand J·2024-02-19 12:53

小程序API能力汇总——基础容器API（一）

如果当前是冷启动，则返回值与App.onLaunch的回调参数一致；如果当前是热启动，则返回值与App.onShow一致。

IoT砖家涂拉拉·2024-02-19 10:21

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速

沫2021·2024-02-15 00:38

卡尔曼滤波详解（1）

目录1.核心思想2.五个公式的解读2.1预测部分2.2更新部分3.公式的实际应用4.调参方法1.核心思想首先，卡尔曼滤波器可以用来估计系统的状态，这个状态是时间序列上的，利用上一时刻的状态可以预测当前时刻的状态

见牛羊·2024-02-14 22:11

EKF与UKF对比，三维状态量滤波

扩展卡尔曼滤波EKF与无迹卡尔曼滤波UKF的MATLAB程序，程序源码：%EKF+UKF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，付费咨询）

Evand J·2024-02-14 10:10

使用深度学习进行验证码识别系统搭建（附项目资源）

目录开发环境1项目介绍2导入所需库并定义超参数3验证码数据生成4构建数据管道5模型架构设计6模型训练及调参7模型评估与预测8改进策略9总结与展望项目资源开发环境作者：嘟粥yyds时间：2023年7月21

粥粥坠腻害·2024-02-13 21:41

Stable Diffusion在线体验

其他的一些轻量化绘画平台，原理跟stablediffusion基本相似，但可调参数较少，有些效果达不到。现在“提词大

壹米饭·2024-02-13 10:33

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

【嵌入式开发】80

STM32运行相应的算法对这些数据进行处理，如卡尔曼滤波、互补滤波等，以

少年郎123456·2024-02-12 23:47

大语言模型ChatGLM + P-Tuning微调实践

+P-Tuning微调实践文章目录大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践LLM微调基础本次实践环境说明ChatGLM部署以及激活conda环境安装依赖禁用W&B训练数据集、测试数据集准备微调参数调整

North_D·2024-02-12 13:59

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力3.3训练效率与资源3.3.1训练时间3.3.2计算资源3.4易用性与调参

theskylife·2024-02-11 14:39

【平衡小车入门】（PID、FreeRTOS、hal库）

本篇博客记录自己复刻的平衡小车前言一、硬件需求二、最终效果三、整体流程第一步：stm32通过DRV8833电机驱动模块使用PWM驱动直流减速电机第二步：理解PID算法在平衡小车中的应用第三步：PID调参四

海风-·2024-02-11 12:10

Git基础命令操作：创建本地分支、更新合并、远程提交

为什么要用Git软件开发，深度学习调参，代码肯定会有各种各种的改变，说不定这个版本还能运行，下个版本就GG了，与其找半天bug甚至根本找不出来还不如回滚旧版本。Git有两种使用

赤沙咀菜虚坤·2024-02-10 16:40

无人机飞控算法原理基础研究，多旋翼无人机的飞行控制算法理论详解，无人机飞控软件架构设计

多旋翼无人机的飞行控制算法主要涉及到自动控制器、捷联式惯性导航系统、卡尔曼滤波算法和飞行控制PID算法等部分。

创小董·2024-02-09 20:54

【小程序】基础API——多语言API接口介绍

completefunction否接口调用结束的回调函数（调用成功、失败都会执行）successfunction否接口调用成功的回调函数failfunction否接口调用失败的回调函数object.success回调参数参数

IoT砖家涂拉拉·2024-02-09 13:51

自然语言学习nlp 六

这种策略不是直接更新整个预训练模型的权重，而是仅针对模型的一部分权重进行微小的调整，这部分权重通常被称为“delta权重”或“微调参数”。具体到NLP任务中，DeltaTuning可以应用

wangqiaowq·2024-02-09 12:46

Array902·2024-02-09 07:38

TI 毫米波雷达开发系列之mmWave Studio 和 Visuiallizer 的异同点&雷达影响因素分析

主要是雷达收发机）AWR1642芯片硬件系统组成MSS和DSS概述MSS和DSS分工BSS的分工AWR1642组成及分工总结雷达收发机对雷达检测效果的影响影响雷达测距效果的因素测速及其他指标的影响三种调参方式的对比软件影响因素

雷达爆破手·2024-02-08 16:00

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

问题汇总20240206——角度随机游走、字符与字节、SWaP、跨平台通讯问题、#park

文章目录角度随机游走字符与字节SWaP跨平台通讯过程中必须考虑以下问题：#park指令角度随机游走1.角度随时间变化是随机过程，即角度在时间上的随机漂移降低：温度稳定、校准、误差补偿、数据滤波（卡尔曼）

老王WHH·2024-02-08 13:46

智能小程序基础API——应用级事件汇总

该事件与App.onShow的回调参数一致。

IoT砖家涂拉拉·2024-02-08 12:31

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0

Aaronlan·2024-02-08 12:15

电赛控制题必备神器——使用Vofa+实现PID输出曲线观察

二、蓝牙连接为什么我用了蓝牙，因为使用上位机就是为了方便在小车实地跑的时候调参，总不能在小车后面拖一根长长的线在那跑吧。两个蓝牙配置在我的另一篇文章中有提到，蓝牙模块HC05主从配置与连接

struggle_success·2024-02-08 09:17

机器学习：数据集划分笔记

目录原因1.避免过拟合2.模型评估3.模型选择和调参方法1.留出法（Hold-outMethod）2.自助法（Boots

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

第1章数字基础

我们将首先讨论向量和矩阵，并说明在应用卡尔曼滤波方程时我们需要知道的各种操作。接下来，我们将展示如何使用两种不同的数值积分技术来求解线性和非线性微分方程。

猫三他爹·2024-02-07 06:43

小程序API开发——文件FileSystemManager参数汇总

FileSystemManager.access判断文件/目录是否存在参数Objectobject判断文件/目录是否存在的回调函数回调参数Objectres属性类型默认值必填说明pathstring是要判断是否存在的文件

IoT砖家涂拉拉·2024-02-07 05:32

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