学习理解第6页

滤波学习理解----EKF（二）

多个观测源+目标状态值维度为n的向量+观测值维度为m1，m2的向量滤波模型依旧是如下抽象模型，因为是matrixXd所以可以根据数据源维度进行Z，H，R的维度切换。预测模型：xi′=F∗xi−1x'_{i}=F*x_{i-1}xi′=F∗xi−1Pi′=F∗Pi−1∗FT+QP'_{i}=F*P_{i-1}*F^{T}+QPi′=F∗Pi−1∗FT+Q更新模型：y=z−H∗xi′y=z-H*x'_

Freja_Issac·2022-12-17 21:05

滤波学习理解----EKF（一）

最近回到slam方向了，所以有时间整理一下最近的收获。最复杂也是最简单的模块----滤波引入那么滤波是什么呢？滤波就是由于观测observation（OB）天生具备的误差和噪声。当有多个信号源观测相同事物时他们的观测值可能是不同的。就像一千个人同时看维纳斯并表述维纳斯所在的位置和姿态。那么这一千个人的表述可能大同小异，但是你无法准确获知维纳斯的真实位置和姿态。那么通过这一千个表述，我们可以对他们进

Freja_Issac·2022-12-17 20:50

face recognition[翻译][深度学习理解人脸]

本文译自《Deeplearningforunderstandingfaces:Machinesmaybejustasgood,orbetter,thanhumans》。为了方便，文中论文索引位置保持不变，方便直接去原文中找参考文献。近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少。这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用，这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸

GarfieldEr007·2022-12-17 16:52

LSTM学习理解

这里分享几篇对LSTM理解较好的文章：参考链接1参考链接2UnderstandingLSTMNetworks

zz_Rebas·2022-12-12 13:33

数字图像处理——第一课

同时，对于传统、经典方法的学习理解，有助于我们对新问题的解答提供思路和指导。比如现在流行的深度学习中的卷积操作、何

helloworld_Fly·2022-12-12 08:26

机器学习-第一天

内容大纲我们会在这个系列里阐述有关机器学习和数据科学的一些内容：机器学习Python工作环境设置数据分析numpypandasmatplotlibscikit-learn监督学习分类回归时间序列神经网络深度学习迁移学习数据工程二、机器学习概念您可以简单把机器学习理解为机器学习就是使计算机能够在没有明确编程的情况下学习

想做点改变的小王·2022-12-10 16:50

Pytorch 01: Tensor的了解

从代码角度学习理解Pytorch学习框架01：Tensor的了解#coding=utf-8importnumpyasnpimporttorch"""Pytorch中tensor了解"""defjust_try

cltdevelop·2022-12-06 22:33

SAP S/4 HANA Cloud实施方法论

贪玩的大魔王·2022-12-06 00:35

基于matlab的脑瘤mr图像处理_BraTS18——多模态MR图像脑肿瘤分割挑战赛续9

为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。

weixin_39615643·2022-12-04 10:13

格密码初步学习记录（一）由LWE问题引入

这些都需要深入的学习理解。这里我从LWE开始，做一些学习笔记，也算是充实一下自己的实验室生活。

lllunijia·2022-12-03 16:21

Python学习

小编最近在学习Python入门的基础语法，为巩固知识，整理出基本要点，更好的学习理解1.Python的编译器：建议下载最新版的anaconda和pycharm。

nymph.c·2022-12-03 11:23

机器学习（基础）

小编最近在学习机器学习的基础知识，为巩固知识，整理出基本要点，更好的学习理解1.目的—1.机器学习使计算机能够从研究数据和统计信息中学习2.机器学习是迈向人工智能方向的第一步3.机器学习是一种程序，可以分析数据并学习和运行结果

nymph.c·2022-12-03 11:15

改进的格拉姆-施密特正交化（modified Gram-Schmidt Process）

MITGilbertStrang教授的《INTRODUCTIONTOLINEARALGEBRA》，在第4.4章节格拉姆-施密特正交化时，书中章节末尾介绍了一种改进的格拉姆-施密特正交化方法，但书中给出了公式，省略了很多细节，给学习理解造成了一定的难度

_晴少_·2022-12-01 01:22

[学习笔记] Neuron Networks and Deep Learning

文章内容是基于MichealNielsen在http://neuralnetworksanddeeplearning.com上提供教程《NeuralnetworksandDeeplearning》进行的个人学习理解

huberd·2022-11-29 16:18

torch.autograd.Function 学习理解

文章目录前言一、概述二、例程三、官方的demo（指数函数）前言在量化感知训练，为了能够进行反向传播，会引入直通估计器，用于保证参数可以求导。我们需要自己定义这些操作，且定义反向求导函数，由于基础知识薄弱，便仔细学习了相关知识。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、概述torch.autograd.Function只需要实现两个静态方法：forward可以有任意多个输入、任意多个输出，但

安静到无声·2022-11-29 13:08

李宏毅2021春机器学习课程笔记——自注意力机制（Self-Attention）

本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！

sykai1·2022-11-27 03:22

UIStackView使用介绍

，UIKit有一个布局组件UIStackView，它与Flutter中的Column和Row有点类似，我们可以使用这个控件实现横向或纵向上子视图的布局，好处是它本身不参与渲染，坏处是相对UIView有学习理解成本

Sweet丶·2022-11-24 22:43

Grad-CAM学习理解的第一天（未完）

Grad-CAM学习中的一点小困惑这篇博客主要用于自己学习过程的记录，有很多不完善或者错误的地方，还请路过的大佬多指教1、Grad-CAM操作：在CNN中，网络进行前向传播（一般取最后一个卷积层）得到特征图A与该类别的输出预测值，为了能够理解网络这个“小黑盒”，对输出预测值反向传播（即输出预测值对特征图A求偏导数），得到特征图A的梯度信息（得到的梯度信息就表示特征图A中每个元素对于输出预测的贡献大

皮皮虾_1·2022-11-24 05:32

python与C语言之间差异与区别

最近在进行python的比赛，但又在学C版的数据结构的内容，为防止两方面内容的混淆，在这里将Python与C之间的差别进行标注，便于学习理解。此文仍在整理，后续还会修改。

Z-Chelsea·2022-11-23 10:23

sklearn实现GBDT算法（分类）

上一篇文章我们详细地说了GBDT算法原理，包括为什么拟合负梯度、负梯度为何可以替代残差、二分类GBDT算法公式和实例演算，感兴趣的童鞋请移步GBDT算法详解&算法实例（分类算法）具体算法公式啥的这里就不赘述啦，大家就自行学习理解叭

入锅的小麻圆·2022-11-22 21:15

Ubuntu下调用opencv编程显示汉字

文章目录一、实验内容二、编码规则和字形数据存储格式1.区位码2.机内码3.汉字字形存储结构4.汉字点阵在汉字库中的地址计算公式三、Ubuntu下调用opencv编程显示图片和学号姓名总结参考文献一、实验内容学习理解汉字的机内码

weixin_57517458·2022-11-19 21:06

贝叶斯公式的机器学习理解视角

继续分析例题吸毒者检测假设一个吸毒检测器的准确率为99%，也就是说，当被检者吸毒时，每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而被检者不吸毒时，每次检测呈阴性（-）的概率为99%。假设某公司将对其全体雇员进行一次鸦片吸食情况的检测，已知0.5%的雇员吸毒。我们想知道，每位检测呈阳性的雇员吸毒的概率有多高？令D为雇员吸毒事件，~D为雇员不吸毒事件，+为检测呈阳性事件。用离散贝叶斯定理对一个例子的分析这篇文

Linky1990·2022-11-18 00:10

学习笔记——条件随机场（基于自然语言和机器学习理解）

机器学习中的生产模型与判别模型二，基于自然语言处理理解1条件随机场（ConditionRandomFields），简称CRFs2条件随机场的形式化表示3深度理解条件随机场4公式化表示条件随机场5本节总结三，基于机器学习理解条件随机场

小樊努力努力再努力·2022-11-16 13:50

机器学习-机器学习概论

【单选题】以下有关机器学习理解不正确的是()。

醉一心·2022-11-13 11:35

【操作系统概念-作业8】Main Memory

zhuanlan.zhihu.com/p/424671940【操作系统概念-作业8】MainMemoryOperatingSystemConceptsExercises8MainMemory操作系统作业8网上学习理解

框架主义者·2022-11-12 05:03

【c#】反射

c#反射学习理解反射的原理反射可获取的对象信息代码展示总结理解反射的原理在我看来，反射就是一个快速操作元数据的工具，它可以快速通过对一个模板对象操作来实现对其他对象操作实现相同效果。

是五月吖·2022-11-09 03:44

强化学习3 基于时间差分的强化学习方法

github.com/gxnk/reinforcement-learning-code今天的进程：1、activatepythonpipinstallgym即可安装gym2、基于时间差分（TD）的强化学习理解

风铃777·2022-11-06 13:46

仰望星空--123·2022-11-04 13:27

InnoDB-表空间

所以大家可以先学习理解整体框架，等后续篇章用到的时候，再回过头查阅，进一步加深理解。另外，InnoDB的知识脑图如下所示，大家坐稳了。

·2022-10-20 22:16

Go素数筛选分析详解

在这里介绍一下学习理解的过程。素数筛选基本

·2022-10-19 16:54

GitHub开源项目学习电商系统Mall (一) Mall简介

Mall项目链接https://github.com/macrozheng/mall学习了解之后感觉比本人的DuDuMall强大太多，决定好好学习理解mall项目简介mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统

Peter Pan 1231·2022-10-12 10:42

基于MK-MMD度量迁移学习的轴承故障诊断方法研究

之前没做这块迁移学习实验，主要是对于迁移学习理解不到位，也没有不知道从什么方向去做。趁写论文这段时间，看了很多的文献资料，对于迁移学习其实有了一点点理解。迁移学习其实涉及两个概念，分别是源域、目标域。

小金子会发光·2022-10-05 17:31

可变形卷积（Deformable Convolution）

这篇文章主要目的是为了学习理解可变形卷积，以便后面实验使用。原文链接：htt

NorthSmile·2022-09-22 21:22

python项目源码日程管理软件_分享：一个开源的基于时间管理四象限的待办管理工具...

在完成这篇文章里要分享的一个开源小工具todolist之前，在网上找了不少日程管理，待办管理的小工具；开源的、收费的、有广告、需要注册的那也是不少；根据自己平时的工作习惯；以及对时间管理的学习理解；发现还是自己撸一个小工具可能最合适

Ruin-鸣·2022-09-15 03:53

【selenium12306抢票购票脚本】肝了一周，2万3千字超详细代码详解【建议收藏】

写这个主要是用来加强自己对selenium和python的学习理解。该脚本仅供大家学习参考，辅助大家理解selenium知识。

好学的小师弟·2022-08-25 18:53

深入理解Vue响应式原理

前言Vue响应式原理是Vue最独特的特性之一，当数据模型进行修改时，视图就会进行更新，这使得状态管理简单直接，但是其底层的细节还是需要我们深入学习理解，这样遇到一些问题我们才能快速进行定位，并解决；下面我将带大家由浅入深

前端小二哥·2022-08-21 18:42

s_axis_tvalid、s_axis_tready、m_axis_tvaild、m_axis_tready学习理解

s_axis_tready为高表示已准备好接收输入，s_axis_tvaild可以理解为写使能信号，当两个为高时，数据写入；m_axis_tvaild为高表示已准备好发出数据，m_axis_tready可以理解为读使能信号，当两个为高时，数据读出。

╰︶￣莫等闲۩۩۩·2022-08-12 07:14

UML类图的六大关系，最佳学习理解方式

UML是什么？比较官方的描述是这样的：UML（UnifiedModelingLanguage）是一种开放的方法，用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。而我的描述：UML算是研发与非研发之间的其中一种对于业务设计的沟通方式。而且，在写代码之前，设计肯定是先行的。没有经过思考写出来的代码...是没有含思量的。类图结构接口图结构UML类图的六大关系继承、实

小目标青年·2022-07-29 21:35

【Verilog】同步FIFO原理及verilog实现（参数化）

旨在学习理解，项目中还是用成熟IP靠谱~目录一、FIFO原理二、同步FIFO设计2.1位宽和深度2.2空、满标志2.3FIFO计数2.4ram模型2.5读/写操作三、verilog代码四、仿真验证后记一

子墨祭·2022-07-29 17:25

【深度学习】前馈神经网络

一、前馈神经网络思维导图线性问题分为两个：1.与门ININOUT1111000100002.或门ININOUT111101011000非线性问题：异或门ININOUT110101011000方便学习理解的工具

阿楠KAUAI·2022-07-18 07:05

多模态融合

多模态融合：多模态机器学习MultiModalMachineLearning(MMML)，旨在通过机器学习理解并处理多种模态信息。

Slientsake·2022-07-17 07:35

深入浅出React：理解 React 生命周期

·2022-07-05 10:01

2000字助你精通防抖与节流

本文将介绍防抖与节流的概念、应用场景、代码实现，其中代码实现参考了lodash的源码，剔除了其中参数类型与运行环境的检测，使代码更简洁易懂，方便学习理解。

·2022-06-21 17:46

华为交换机Hybrid接口原理及应用

最近有很多同学看了下面的文章后，反应不太理解华为和H3C的Hybrid接口的原理，在这里结合华为S交换机文档还有相关应用，新写一篇文章帮助大家学习理解。

姜亚轲·2022-06-16 09:01

叙事第三课：叙说实践尊敬访问（面：经验与学习、知行合一）

上两节林老师讲解了叙事的“点和线”，这一节课林老师以采访的方式带领我们学习理解叙事的“面”。

风雨彩虹1219·2022-05-06 23:52

读王蔷教授《全面和准确把握英语课程内容是落实课程目标的前提》要点摘录

4.新版课标增加了学习理解，应用实践和迁移创新这三类互

望亭陆曙良·2022-04-25 14:43

python如何训练模型生产_如何在Python中创建线性回归机器学习模型？【入门篇】...

这能让你可以更加专注于学习理解机器学习的概念，并避免在清理或处理数据上花费不

weixin_39898380·2022-04-19 07:00

李宏毅2021春机器学习课程笔记——Introduction of Machine/Deep Learning