卡尔曼调参第2页

不！GPTs无法取代知识库？0基础搭建本地私有知识库！本地fastgpt部署！16/45

在这个系列我们做了大模型的微调，如何构建数据集、如何去做数据处理、做微调策略、算微调参数！新来的朋友去检索！群里朋友聊，GPTs出来后，还有必要做私有知识库吗？有！

一意AI增效家·2024-02-06 20:20

智能车竞赛·通过虚拟示波器实现电机PID调参

本文主要针对智能车小白，大佬可以浅看一下，如有错误希望大家多多指正。引入：刚入门智能车的朋友们可能都知道备赛时要对电机进行PID调试，看了一大堆资料，了解了什么是位置式PID，什么是增量式PID，kuakua一顿乱写，写好了电机PID控制代码。写好代码之后，诶！我要怎么调试呢？怎么在电脑上看电机的转速呢？哦~！懂了！要用上位机来看。诶！上位机是什么？……估计小白们一开始肯定会有这样的疑惑吧。下面我

代码能跑就可以·2024-02-06 13:13

基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统完整源码获取方式在文章末尾一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:31

深度学习中的pipeline和baseline

pipeline 模型实现的步骤，深度学习的pipeline包括：数据读取数据预处理构建模型评估模型效果模型调参baseline 指能实现上述过程的基础模型

晓shuo·2024-02-06 05:47

研究生发论文是先有idea再做实验，还是先做实验再有idea？

有了新模型，你可以走application的路线：写代码->跑实验->调参数，也可以走theory的路线：进行理论推导、证明性质、证明bo

FightingCV·2024-02-05 23:49

室内定位系列

WiFi位置指纹（译）室内定位系列（二）——仿真获取RSS数据室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）室内定位系列（四）——位置指纹法的实现（测试各种机器学习分类器）室内定位系列（五）——目标跟踪（卡尔曼滤波

_49_·2024-02-05 15:04

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

在二分类问题中的应用详细解析1.1算法流程1.2实现方法1.3优化策略和常见问题1.4具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐

theskylife·2024-02-05 13:05

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

准备数据!wget--no-check-certificate\https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip\-O/tmp/horse-or-human.zip该目录下又分别包含horses和humans子目录。简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是

叉叉敌·2024-02-05 10:19

卷积神经网络之优化参数(人马分类)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParamete

the sourth wind·2024-02-05 10:48

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband

the sourth wind·2024-02-05 10:48

CNN应用Keras Tuner寻找最佳Hidden Layers层数和神经元数量

通过使用KerasTuner，您可以更轻松地优化模型的性能，节省调参的时间和精力。数据：fromtensorflow.kera

取名真难.·2024-02-05 10:09

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华–调参）随机森林各个参数对算法的影响影响力参数⭐⭐⭐⭐⭐几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features

恒c·2024-02-04 23:31

XGBoost和LightGBM的参数以及调参

我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。学习目标参数：控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归，做二分类还是多分类

噶噶~·2024-02-04 21:45

vue3 之组合式API—computed

computed计算属性函数计算属性基本思想和Vue2的完全一致，组合式API下的计算属性只是修改了写法核心步骤：导入computed函数执行函数在回调参数中return基于响应式数据做计算的值，用变量接收

jiojio在学习勒·2024-02-04 07:28

计算机视觉-风格迁移

这个过程的复杂程度不亚于模型调参。如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。

白云如幻·2024-02-03 09:44

关于element-ui 下拉框select 编辑弹窗打开时触发change事件解决方法思路

flag=0不执行change过后flge++提交按钮flag=02:阅读官方文档发现el-select有个叫visible-change的事件是根据下拉框打开关闭触发的此函数里面传递两个参数（第一个为回调参数

猴小七儿·2024-02-02 19:50

Linux内核和系统调参 /proc

一、【写在前面】网络调优参数通常是通过修改系统内核参数来实现的，它们控制了网络协议栈的行为，以优化网络性能和稳定性。这些参数主要存储在/proc/sys/net/和/proc/sys/目录下，这篇文章先介绍/proc下面的常见路径。当然我们也可以修改/etc/sysctl.conf文件，区别是1..conf不是实时修改，需要sysctl-p生效2./proc不是持久保存3.都需要超管权限二、【正式

尊贵的架构师·2024-02-02 16:29

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型

夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP有初步的了解，学习大模型，动手完成NLP项目内容，同时通过社区交流学习，提升调参优化等能力

不雨_亦潇潇·2024-02-02 07:51

贝叶斯滤波：卡尔曼滤波、直方图滤波、粒子滤波

卡尔曼滤波、粒子滤波、直方图滤波是贝叶斯滤波的三种实现形式，在《概率机器人》这本书中，按照“线性→非线性”的顺序讲解，先介绍卡尔曼滤波，再介绍直方图滤波和粒子滤波。

于小咸·2024-02-01 20:09

直流编码电机双闭环（速度+角度）控制

目录1、PID框图2、pid控制器的表达式3、传感器数据获取4、硬件设计5、工程配置6、软件部分程序配置7、调参过程记录本文已更新，加上曲线调试，更好效果，更多内容，详情：编码电机PID调试（速度环|位置环

桃成蹊2.0·2024-02-01 17:51

AI业务场景应用和AI专业能力，哪个更有市场？

业务场景应用，主要集中在AI技术向业务转化的价值体现，其对AI技术本身只是做单纯的应用和调参，更多的工作内容是在如何利用AI服务业务，比如智能客服，研究的是客服流程再造和优化，而非NLP本身。

神侃·2024-02-01 16:23

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题求解！

XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习——随机森林sklearn参数调节交叉验证法调参

HHHTTY-·2024-02-01 10:08

Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）

_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参

早茶和猫·2024-02-01 09:48

构建告警管理可观察性智能平台

向可观察性的转变可观察性（Observability）不是一个新名词，这一概念最早是匈牙利裔工程师鲁道夫·卡尔曼针对线性动态系统提出的概念。但是它在IT领域却是一个新兴事物。

H3C-Navigator·2024-02-01 07:05

乱调参数试错的生物科技

就是针对那个肥胖基因提高作物产量的文章，有人说，感觉像是一个新手码农，面对一份庞大又复杂的、完全看不懂的代码，乱调参数。

立工丁·2024-01-31 22:47

如何提高图像分类准确率？

或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集CIFAR-10[1]上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。

Steven_ycs·2024-01-31 14:57

DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（代码＋教程）

该算法采用深度学习技术来提取特征，并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人，然后使用卷积神经网络（CNN）来提取物体的特征。

毕设阿力·2024-01-31 09:08

多线程实现批量更新

开启线程池，针对集合的大小进行调参，

c_gentle·2024-01-30 23:54

PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较

图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器

Le0v1n·2024-01-30 07:08

建模调参笔记

XGBOOST笔记：#常规参数gbtree树模型做为基分类器（默认）gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread=-1时，使用全部CPU进行并行运算（默认）nthread=1时，使用1个CPU进行运算。scale_pos_weight正样本的权重，在二分类任务中，当正负样本比例失衡时，设置正样本

KingsleyLin·2024-01-30 01:29

关于如何选择训练模型中的随机种子

Ontheinfluenceofrandomseedsindeeplearningarchitecturesforcomputervision参考论文：https://arxiv.org/abs/2109.08203v1于是设置随机种子为3407，但是并无效果；寻找办法2：参考文章：【调参侠的修炼笔记

wwqily·2024-01-29 16:13

1.23神经网络框架（sig函数），逆向参数调整法（梯度下降法，链式法则（理解，及处理多层神经网络的方式））

框架输入层隐藏层存在一个阈值，如果低于某一阈值就不激活；高于了就激活输出层逆向参数调整方法初始阶段，随机设置权重值w1,w2依据训练集两个数学方法（梯度下降、链式法则）调参借助两个数学方法当导数为负时，

CQU_JIAKE·2024-01-29 11:15

两轮平衡小车制作保姆式教程（4）——调参保姆级教程

✅作者简介：大家好我是：麦克斯科技，希望一起努力，一起进步！个人主页：麦克斯科技系列专栏：两轮平衡小车制作保姆式教程️非常欢迎大家在评论区留言交流，互相学习！提前声明：博客中给出的代码经过多个项目测试，实测能用，性能稳定，请大家放心使用！前言本系列博客将从硬件到软件详细介绍“如何制作一辆两轮自平衡小车”，笔者毫无保留，以最通俗易懂的语言，以最简单的实现方案，分享自己从0到1制作平衡小车的全过程，相

麦克斯科技·2024-01-29 04:58

无人机调试开源软件

APMPlanner2.0：专为ArduPilot自动驾驶仪设计的调参工具，具备直观的图形界面，简化了复杂的配置过程。用户可以轻松设置飞行模式、电机方向、遥控器映射等，同时实时查看飞行状态。

道亦无名·2024-01-28 22:14

AAAI最佳论文Informer 复现（含python notebook代码）

最初复现的时候大部分都沿用args里的default，后面再尝试改用自己的数据+调参（哈哈至今也无法参透调参的这部分

fluentn·2024-01-28 19:22

卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾

前面有小结了概率论、线性代数、现代控制理论的一些知识点，这边再来回顾下之前看过了关于卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、动态规划中的TSP问题，这边也只是知其形，便于日后应用到一些实际案例中。

竹叶青lvye·2024-01-28 12:57

vue3预览pdf文件的几种方法

文章目录vue3预览pdf集中方法方法一：方法二：展示效果：需要包依赖：代码：方法三：展示效果：需要包依赖：代码：自己调参数，选择符合自己的vue3预览pdf集中方法方法一：iframe：这种方法显示有点丑方法二

夜空孤狼啸·2024-01-27 12:05

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

机器学习周记（第二十周：文献阅读-TCN and LSTM）2023.12.4~2023.12.10

本周也针对论文模型进行了简单的复现，预测结果并不非常准确，仍需进一步优化和调参。ABS

Slender2001·2024-01-27 08:12

机器学习 | Python算法XGBoost

下面是一些常用的XGBoost算法调参技巧：学习率（learningrate）：学习率控制每个回归树（boostinground）对最终预测结果的贡献程度。

天天酷科研·2024-01-27 07:22

R机器学习mlr3：超参数调优

很多人戏称调参的过程就像是"炼丹"！确实差不多，而且很多时候你调整后的结果可能还不如默认的结果好！这就好比打游戏，"一顿操作猛如虎，一看战绩0比5"！

医学和生信笔记·2024-01-26 15:28

关键点平滑算法笔记

目录关键点卡尔曼滤波和低通滤波alpahpose是跟踪box的关键点卡尔曼滤波和低通滤波importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#rShldrBend0,rForearmBend1

AI视觉网奇·2024-01-26 15:02

#算法#如何手撸自己的模型，培养思维看这一篇就够了！

模型如何做出来的一般步骤是的，一般情况下，选择模型架构后需要进行调参，并在训练过程中生成最终的模型。调参是为了优化模型的性能，确保模型能够在给定任务上表现良好。

向日葵花籽儿·2024-01-26 11:52

我们是如何测试人工智能的（二）数据挖掘篇

前言数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限，建模工程师80%的时间都是在跟数据打交道，国内在AI上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。

孙高飞·2024-01-26 10:32

vue3 watch理解

监听变化vue3版本watch(1,2,3)接收三个参数第1个参数需要监听的数据第2个参数是监听的回调参数回调里常用的两个参数,(一,二)=>{第一个参数是新值,第二个参数是旧值其实还有第三个参数是个函数清除副作用

前端专业写bug·2024-01-26 10:36

MWORKS.Syslab 如何统一 Julia、C/C++、Python 乃至 MATLAB —— 解密多语言统一的底层机制

年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“调参侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语，这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散，让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。

同元软控·2024-01-26 07:57

装装更健康-点评训练营95

符号互动论强调参与社会互动的人要站在他人的角色立场去了解如何看待自己，这

唐铭含·2024-01-26 06:51

基于卡尔曼滤波的平面轨迹优化

文章目录概要卡尔曼滤波代码主函数代码CMakeLists.txt概要在进行目标跟踪时，算法实时测量得到的目标平面位置，是具有误差的，连续观测，所形成的轨迹如下图所示，需要对其进行噪声滤除。

点PY·2024-01-26 00:46

排序算法经典模型: 梯度提升决策树（GBDT）的应用实战

Boosting训练与预测二、梯度增强的思想核心三、如何构造弱学习器和加权平均的权重四、损失函数五、梯度增强决策树六、GBDT生成新特征主要思想构造流程七、梯度增强决策树以及在搜索的应用7.1GDBT模型调参

数据与后端架构提升之路·2024-01-25 07:49

AppDesigner语音滤波器设计——IIR、IIR、维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应滤波

1.AppDesigner简介AppDesigner是一个可视化的集成开发环境，提供了仪表、旋钮等组件，采用面向对象的设计方法。利用AppDesigner可以快速开发出应用程序。AppDesigner提供了各种UI组件，如按钮、文本框、图表等，以及用于布局和设计的工具。开发人员可以使用MATLAB代码来定义组件的行为和应用程序的逻辑。这使得在不需要深入了解GUI编程的情况下，就能够快速构建功能强大

MatpyMaster·2024-01-25 03:34

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