卡尔曼调参

模型调参优化

模型超参数参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xw411q7cH/?buvid=XU0E30D0C6006B7F1EE1425156434CFEC440F&from_spmid=tm.recommend.0.0&is_story_h5=false&mid=fMtk7pz9LsVpSyGt0Mcizg%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_
LucyFang2020·2023-10-28 00:49

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

而后我们又讨论了改善深度神经网络的基本方法，包括神经网络的正则化、参数优化和调参等问题。这一切工作我们都是基于numpy完成的，没有调用任何深度学习框架。
linux那些事·2023-10-27 15:22

卡尔曼滤波基本原理详解

概述总的来说，卡尔曼滤波器是一个状态估计器，它利用传感器融合、信息融合来提高系统的精度。通常，我们要观测一个系统的状态，有两种手段。
缓下脚步·2023-10-27 12:27

第一章：卡尔曼滤波简介

滤波的基础知识高斯白噪声：幅度分布服从高斯分布，功率谱又是均匀分布kalman滤波经典最有滤波理论包括Wiener（维纳）滤波理论和kalman（卡尔曼）滤波理论。
不甘做条咸鱼的江河弟弟·2023-10-27 07:27

基于扩展卡尔曼滤波的目标跟踪仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.MATLAB核心程序..........................................................................数计算器fort=2:T%获得两个目标的观测值注：观测向量z1和z2所使用的下标的数字不
我爱C编程·2023-10-27 04:53

关于stable diffusion的embedding训练的一篇随笔

1,绘画的关键词和反向关键词2，调参，高清与面部修复3，embedding模型的训练素材准备与原理建议4，炼丹注意事项那么首先来聊第一条关键字：这个运行原理是根据一个大模型（下载之后的model），也就是你安装之后的大致这个路径下的文件
羽墨link·2023-10-26 19:00

算法基础之EKF的通俗理解

导：ekf，扩展卡尔曼滤波简称，应用非常广泛；还可参见我的视频https://blog.csdn.net/xiaoxilang/article/details/803260131.五个黄金公式2.应用场合
xiaoxilang·2023-10-26 18:32

伺服驱动器--增益调整

增益调整1.1惯量辨识1.2刚性等级1.2.1刚性等级设定1.2.2微调参数1.3指令滤波1.4机械特性曲线1.5项目实战：3.1、刚性等级15的情况下分析曲线3.2、刚性等级28的情况下分析曲线3.3
会打退堂鼓·2023-10-26 06:30

四个小车相对导航集中式无迹卡尔曼滤波（fullyCN-EKF）

背景二维情况下，四个小车各自有绝对定位（GNSS），相互之间部分有相对定位（UWB）时，一个滤波器搞定四个小车的状态滤波。使用EKF。建模四个小车，每个有x、y两个轴，所以状态量有4*2=8维，观测量为各自的GNSS绝对定位+相对定位（1对2+2对1+2对3+3对3+4对3），所以观测量Z的维度为（4+5）*2=18维。定义系统误差矩阵Q和观测误差协方差矩阵R为：Q=0.1*diag(ones(8
Evand J·2023-10-25 21:15

基于机器学习与大数据的糖尿病预测 计算机竞赛

3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价5.3模型参数调优5.4将调参过后的模型重新进行训练并与原模型比较
Mr.D学长·2023-10-25 14:16

网络解析----yolox

这里引用yolox原作者的一些话，YOLOX的设计，在大方向上主要遵循以下几个原则：1.所有组件全平台可部署2.避免过拟合COCO，在保持超参规整的前提下，适度调参3.不做或少做稳定涨点但缺乏新意的工作
mmd_0912·2023-10-25 11:59

RAIM (GNSS完好性监测算法合集)

尊重原创,本人内容摘抄如下内容：基于惯性辅助卫星导航完好性监测研究-蒋德杰本人订阅别人的专栏信息，本人订阅了，不建议订阅，是截图别人论文中的内容北斗导航|接收机完好性监测合集（附代码链接）_卡尔曼的BDSLAMer
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2023-10-25 04:27

ROS功能包编译报错fatal error: xxxxConfig.h: 没有那个文件或目录的解决方法及原理介绍

  在ROS中，我们常使用动态调参工具或参数配置文件来进行参数调节，在编译时会生成对应的Config.h文件，如本文例子中的MPCPlannerConfig.h文件  一、报错原因及解决方法  在编译时报以下错误的原因是在编译生成可执行文件
慕羽★·2023-10-25 04:20

APM 姿态抗风(干扰 突变) 优化处理

问题描述：将amp移植到stm32平台后，fast_loop执行频率可以达到400hz，且可以使用卡尔曼滤波，飞行效果还可以，但gps定点飞行时发现：有突变风的时候机体容易出现轻微摇晃，和大僵的对比，小动作明显多些
jxw3000·2023-10-24 17:35

JVM——堆内存调优（Jprofiler使用）Jprofile下载和安装很容易，故没有记录，如有需要，在评论区留言）

堆内存调优当遇到OOM时，可以进行调参1、尝试扩大堆内存看结果2、分析内存，看哪个地方出现了问题（专业工具）调整初始分配内存为1024M，调整最大分配内存为1024M，打印GC细节（如何添加JVM操作往下看
苏三有春·2023-10-24 09:13

卡尔曼滤波讲解

一、什么是卡尔曼滤波?你可以在任何含有不确定信息的动态系统中使用卡尔曼滤波，对系统下一步的走向做出有根据的预测，即使伴随着各种干扰，卡尔曼滤波总是能指出真实发生的情况。
李牧勋·2023-10-24 02:10

vue及springboot前后端分离实现微信公众号授权、自定义菜单、订阅推送消息

后面发现有cookie丢失的问题，后来使用reids和回调参数的方案来解决这种问题，具体的代码在文章中，云盘上没有去改！！！！！具体的思路：用户进入公众号，调用后台cookie接口
离别又见离别·2023-10-23 19:16

Linux timer

jeffies4.15之前timer_listinit_timer()add_timer()mod_timer()del_timer()4.15之后callback回调参数不一样
guduxiake1106·2023-10-22 21:45

【MATLAB第37期】 #保姆级教程 XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍

【MATLAB第37期】#保姆级教程XGBOOST模型参数完整且详细介绍，调参范围、思路及具体步骤介绍一、XGBOOST参数介绍（一）模型参数1.XGBoost模型[default=gbtree]有两种模型可以选择
随风飘摇的土木狗·2023-10-22 19:22

决策树的调参，比较直观的代码显示

fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.datasetsimportload_digits,load_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCV,cross_val_scorefromsklearn.metricsimportaccura
tiwolf_li·2023-10-21 02:59

2019-05-16

基于无迹卡尔曼滤波的SLAM算法目的：求解SLAM问题时一般将移动机器人的位姿状态和环境地图中的路标位置组合成联合的系统状态向量，并利用SLAM算法对联合系统状态向量作最小均方误差估计，并把移动机器人在移动过程中新观测到的路标向量加入到联合状态向量
月巴大叔·2023-10-20 20:32

matlab 连续系统状态空间表达式的离散化&状态转移矩阵求解

最近在学习卡尔曼滤波需要在matlab/simulink系统中将连续系统进行离散化推荐一篇个人觉得不错的卡尔曼滤波原理详解https://blog.csdn.net/weixin_43942325/article
涂山淼淼·2023-10-20 10:20

机器学习中参数优化调试方法

1超参数优化调参即超参数优化，是指从超参数空间中选择一组合适的超参数，以权衡好模型的偏差(bias)和方差(variance)，从而提高模型效果及性能。
金戈鐡馬·2023-10-20 05:31

自用的卡尔曼滤波推导

从联合正态分布的一些性质出发推导标量和向量形式的卡尔曼滤波，以及重点推导了均值不为0的各个公式。下面的一些性质出于方便考虑给起了名字，不一定是正式的学术命名。
找不到服务器zhn·2023-10-20 04:47

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.
Yuezero_·2023-10-19 18:28

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 9 讲 后端优化1 【扩展卡尔曼滤波器 EKF && BA+非线性优化(Ceres、g2o)】

文章目录第9讲后端19.1.2线性系统和KF9.1.4扩展卡尔曼滤波器EKF不足9.2BA与图优化9.2.1投影模型和BA代价函数9.2.2BA的求解9.2.3稀疏性和边缘化9.2.4鲁棒核函数9.3实践
Gaogaogaoshu·2023-10-19 08:20

【Autoware】Open Planner论文阅读 参数介绍

前言Autoware这边也匆忙正式结项了，这OP也是最后一个flag…在仿真里进行了测试，但是时间匆忙总觉得没有理解透，看了论文把主要和调参有关的提取出来了之前的一系列关于Autoware的总结博文Blog
Kin__Zhang·2023-10-19 05:28

如何绘制漂亮的Circos图

为了解决这个问题，派森诺基因云特此推出了“染色体Circos图”，耗时半月倾心制作，此图不仅颜值顶顶而且可调参数众多，快来随小编一探究竟~一、图层设置1.1图表绘制模式每一圈层可以绘制不同图表类型，也可以绘制相同图表类型
菌小落·2023-10-18 18:07

3D-Lidar点云数据处理

3D-Lidar点云数据处理3D-Lidar点云数据处理原始激光点云数据滤波点云分割（地面与非地面）目标聚类欧式聚类AddBoundingBoxes目标跟踪基础卡尔曼滤波3D-IoU(InterserctionoverUnion
CcaozzZ·2023-10-18 06:15

五级数据挖掘工程师，你处在哪一级？

这是傅一平的第310篇原创正文开始有天跟某个行业的朋友聊天，谈起团队建设，我说你们团队有不少年轻人拿了大数据专家（各类证书）的职称，很厉害，他略带讽刺的说：那个没用，只会考试和调参，不会做事。
dbLenis·2023-10-17 17:20

从代码入手理解卡尔曼滤波器的原理之校正步骤（三）

//更新步骤voidupdate(doublemeasurement){//计算卡尔曼增益doubleK=P/(P+R);//根据观测值更新估算值x=x+K*(measurement-x
小秋SLAM入门实战·2023-10-17 13:53

机器学习 | Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类模型调参

机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类目录机器学习|Python实现GA-XGBoost遗传算法优化极限梯度提升树特征分类基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍XGBoost的核心算法思想基本就是：不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数f(x)，去拟合上次预测的残差。当我们训练完成得到k棵树，我们要预测一个样本
机器学习之心·2023-10-17 01:21

iic jy901 单片机_树莓派IIC读取维特智能陀螺仪JY901数据

基本描述：9轴姿态角度传感器广泛用于物联网开发，其中JY901陀螺仪由于自带卡尔曼动态滤波算法便作为了我硬件开发的选择。
weixin_39538687·2023-10-16 17:13

聚类算法

聚类概念无监督问题：我们手里没有标签聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参算法概述一、k-means算法基本概念：1.要得到簇的个数，需要指定k值2.质心：均值，即向量各纬取平均即可3.距离的度量
鬼马星mc·2023-10-16 11:24

FAST-LIO, ikd-Tree, FAST-LIO2, FASTER-LIO论文总结

框架二、ikd-Tree三、FAST-LIO2四、FASTER-LIO一、FAST-LIOFAST-LIO三个创新点：将IMU和雷达点特征点紧耦合在一起；考虑到了运动补偿（使用反向传播）；将IEKF中的卡尔曼增益由原来的转变为
马克西姆0·2023-10-16 07:12

深度学习-图像处理

图片分类的粒度：类内方差与类间方差评判标准：top1准确率和top5准确率【CNN调参】图像分类算法优化技巧（实用性很高）-知乎(zhihu.com)调参经验：1.模型训练加速增大学习率，batchsize
LeslieJaywei·2023-10-16 01:20

解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning

这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。
野生的狒狒·2023-10-16 01:42

卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin
江南才尽，年少无知！·2023-10-15 21:01

卡尔曼家族从零解剖-(01)预备知识点

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin
江南才尽，年少无知！·2023-10-15 21:01

卡尔曼家族从零解剖-(02)贝叶斯滤波-知其所以然

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin
江南才尽，年少无知！·2023-10-15 21:54

百度全功能AI开发平台BML自动超参搜索技术全面解析

但调参其实并不简单，背后往往是通宵达旦的参数调试与效果验证，并需要做大量的实验，不仅耗时还耗费大量算力。这个时候，往往想尝试自动超参搜索的算法工程师，大多会开始担心算力要求所带来的额外训练成本。莫慌！
百度智能云·2023-10-15 19:20

【从0开发】百度BML全功能AI开发平台【实操：以部署情感分析模型为例】

目录一、全功能AI开发平台介绍二、AI项目落地应用流程（以文本分类为例）2-0、项目开始2-1、项目背景2-2、数据准备介绍2-3、项目数据2-4、建模调参介绍2-5、项目的建模调参2-6、开发部署2-
ㄣ知冷煖★·2023-10-15 19:15

Task04 模型训练与验证

一、模型训练与验证的流程1、在训练集上进行训练，在验证集上进行验证2、模型可以保存最优的权重，并读取权重3、记录下训练集和验证集的精度，便于调参二、训练集、验证集和测试集训练集（trainningset
天秤座的机器狗·2023-10-15 18:11

多线程+List分段处理批量数据

2.开启线程池，针对集合的大小进行调参，对小集合进行批量更新操作。3.对流程进行控制，控
程序猿哦·2023-10-15 11:52

课题学习(八)----卡尔曼滤波动态求解倾角、方位角

一、卡尔曼滤波  卡尔曼滤波的应用要求系统和底层过程的测量模型都是线性的。
中石油-Ping阎王·2023-10-14 18:09

【机器学习】集成学习(以随机森林为例)

文章目录集成学习随机森林随机森林回归填补缺失值实例：随机森林在乳腺癌数据上的调参附录参数集成学习集成学习（ensemblelearning）是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法
高 朗·2023-10-14 08:19

《向量数据库指南》——宏观解读向量数据库Milvus Cloud

而对于用户而言，除了足够多的应用场景，向量数据库还需要具备更多重要的特性，包括：可灵活扩展、支持调参：当向量数据库中存储的非结构化数据量增长至数亿或数十亿时，支持跨节点水平扩展这一特性显得至关重要。
LCHub低代码社区·2023-10-13 23:08

R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）

R语言机器学习之caret包详解（二：模型的训练以及调参）前言caret包模型调优的策略、示例、以及一些小tips前言在之前的博客中我们详细介绍过了数据的拆分策略、各种数据处理的方法、各种交叉验证的方法
嘛里嘛里哄·2023-10-13 21:27

EKF举例

扩展卡尔曼滤波器的实验说明：摘要，仅对非线性函数的卡尔曼滤波进行处理，效果图如下：在使用的过程中，只需要将状态方程进行线性化处理即可，但是当滤波误差和一步预测误差较大的时候无法使用，也即是过程噪声太大的时候
人间小客·2023-10-13 21:40

VSCode插件开发之contributes和命令

package.jsoncontributesconfigurationconfigurationDefaultscommandsmenuskeybindingsviewsviewsContainerscustomEditors命令回调参数函数编辑器命令执行命令获取所有命令复杂命令
遥岑.·2023-10-13 17:52
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