测量拟合

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

ORB-SLAM2：四、地图点、关键帧、图结构】

这些点是通过相机观测和三角测量得到的，是地图构建的基础。三维位置每个地图点存储其在世界坐标系中的三维坐标P(X,Y,Z)P(

KeyPan·2025-01-20 13:07

PID控制器闭环系统工作原理

从设定点到目标值的输入，再到传感器测量的实际输出值，整个系统通过比较器计算误差，并利用PID控制器（包含比例、积分和微分项）生成控制动作。

·2025-01-20 13:31

2025年1月19日（什么是反馈系统）

在反馈系统中，系统的输出被测量并与期望的参考信号进行比较，然后根据比较结果来调整系统的输入，以使系统的输出接近期望值。

Mason Lin·2025-01-20 11:17

【视觉SLAM:六、视觉里程计Ⅰ：特征点法】

以下从特征点法、2D-2D对极几何、三角测量、3D-2D的PnP方法、3D-3D的ICP方法介绍视觉里程计的核心内容。特征点法特征点法是视觉里程计的经典方法，通过提取图像中的显著特征点，

KeyPan·2025-01-20 11:45

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。

智识小站·2025-01-19 17:31

Optocon光纤温度传感器：精确、耐用、高效的温度监测解决方案

在工业、医疗和科研界的应用中，Optocon光纤温度传感器因其高精度测量、耐高温能力及响应速度和持久的使用寿命等关键特点，赢得了认可和使用。

欣佰特cnbestec·2025-01-19 16:57

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常

Blair Long·2025-01-19 15:14

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

【机器学习：二十七、决策树集合】

决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对

KeyPan·2025-01-19 08:49

数据增强方法及其工具

数据增强有助于增加数据的多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力，尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。

cxr828·2025-01-19 07:09

使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程，并研究其在量子计算中的应用

对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在Simulink中实现量子信道模块4.添加量子态测量模块测量纠缠态在

小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

苹果频率测试软件gen,【技术干货】进行精准的PCIe 4.0时钟抖动测量

原标题：【技术干货】进行精准的PCIe4.0时钟抖动测量随着数据传输速率的提升，相关标准也变得越加严苛。

荣耀张大仙~~~·2025-01-19 04:36

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息

好评笔记·2025-01-19 03:24

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五

点云侠'·2025-01-18 20:16

使用神经网络拟合6项参数

使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3

Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:33

浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记

Q和R的意义Q值为过程噪声，越小系统越容易收敛，表示对模型预测的值信任度越高；但是太小则容易发散，如果Q为零，那么我们只相信预测值；Q值越大表示对于预测的信任度就越低，而对测量值的信任度就变高；如果Q值无穷大

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:03

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

番茄老夫子·2025-01-17 21:18

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

法线估计：计算点云中每个点的法线，用于后续的模型拟合。模型拟合：使用RANSAC（随机

old_power·2025-01-17 17:14

共生地球(高清3D地球卫星地图软件,堪比谷歌地球)

共生地球，是一款高清卫星地图、外业测量地图、钓鱼户外地图，专业的3d世界地图软件，类似于谷歌地球。

北十南五·2025-01-17 17:40

极梦网络无忧·2025-01-17 16:02

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。

KeyPan·2025-01-17 13:35

机器学习模型调优指南

通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

水库水雨情监测系统：实时自动化预警

雨量监测站通过高精度雨量传感器，如翻斗式雨量计，准确测量降雨的强

DX_水位流量监测·2025-01-17 10:33

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

python创建pdf水印，希望根据文本长度调整水印字体大小，避免超出页面

为了根据文本长度动态调整水印字体大小，可以先测量文本长度，然后根据页面宽度和高度动态计算合适的字体大小。

Channing Lewis·2025-01-16 19:28

智能化河流水位与流量监测系统：提升水资源管理与环境保护

传统的人工测量方法虽然有效，但存在一定的局限性，如人工误差、监测频率低以及对突发事件反应慢等问题。

DX_水位流量监测·2025-01-16 15:44

翻斗式雨量传感器的功能优势：适配多场景应用，满足不同需求

翻斗式雨量传感器（也称为翻斗式雨量计）是一种用于降水量测量的经典仪器，广泛应用于气象、农业、环境监测等多个领域。它的工作原理简单，通过雨水滴入翻斗并触发计数机制来测量降水量。

DX_水位流量监测·2025-01-16 15:44

新能源汽车 BMS 学习笔记篇—BMS 基本定义及分类

防止电池出现过度充电和过度放电，可应用于电动汽车、电瓶车、机器人、无人机等图片来源：腾讯网https://new.qq.com《标准普尔警告，电动汽车电池生产面临供应链和地缘政治风险》2、四大功能①感知和测量

WPG大大通·2024-09-16 03:07

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高

极客Array·2024-09-16 00:23

七.正则化

从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合

愿风去了·2024-09-15 21:11

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG

亚图跨际·2024-09-15 18:20

深入理解AOP（面向切面编程）及其应用

目录AOP的核心概念AOP的实现方式1.定义DAO接口和实现类2.定义通知类3.开启AOP注解驱动切入点表达式通配符的使用：AOP通知类型案例分析：测量业务层接口的执行效率结论概述：AOP（Aspect-OrientedProgramming

自身就是太阳·2024-09-15 17:48

quartus频率计时钟设置_FPGA021 基于QuartusⅡ数字频率计的设计与仿真

数字频率计是一种基本的测量仪器。它被广泛应用与航天、电子、测控等领域。采用等精度频率测量方法具有测量精度保持恒定，

weixin_39876739·2024-09-15 11:28

日思

急忙忙接着她，吃过饭后找医生开药，温度测量是38°，十七岁的人竟然会发烧这么高。提了好几个诊所，女儿均不愿意去看。原因是，都是老医生，多少有些脑迟钝前言不搭后语。

乔的园子·2024-09-15 10:18

【机器学习与R语言】1-机器学习简介

或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。

苹果酱0567·2024-09-15 09:43

PDF怎么测量尺寸

PDF文件在使用的时候里面也会有图片与图形，我们需要测量其中尺寸的时候应该怎么做呢？估计各位小伙伴们也都很好奇吧，今天就一起来看看吧！

时间的回忆88·2024-09-15 08:41

Open3D 使用RANSAC分割平面

目录1，概述2，拟合平面3，实现过程4，主要函数：defsegment_plane(self,distance_threshold,ransac_n,num_iterations):'''5，代码实现6

今夕是何年，·2024-09-15 04:38

有点困

2021.6.24，周四早晨4：55就醒来了，索性早点起床，测量完血压，早点出去锻炼。直接完成万步有约。

有柳盈屋·2024-09-14 21:38

智能电表在什么情况下需要加装互感器？

然而，在某些情况下，为了确保智能电表能够准确计量高电流或高电压的电能，需要加装互感器来辅助测量。本文将详细探讨智能电表在哪些情况下需要加装互感器，并解释其背后的原理和技术要求。

HZZD_HZZD·2024-09-14 17:49

三相电表智能抄表是什么？

二、原理与优势1.原理：智能电表内嵌感应器，可精准测量三相电电压、电流和功率等数据。这些信息根据无线通讯模块(如GPRS、NB-IoT等)传送到云服务器，完成智能抄表。

BZWL_BZWL·2024-09-14 17:49

4G物联网智能电表是什么？什么叫4G物联网智能电表？

它通过集成现代信息技术和电力电子技术，不仅能够精确测量电力消耗，还能实现远程数据传输、数据分析、远程控制等多种功能。本文将详细介绍4G物联网智能电表的主要功能、技术优势及其应用场景。

HZZD_HZZD·2024-09-14 16:17

2-93 基于matlab的无人机FMCW（频率调制连续波）毫米波高度计雷达仿真

建立FMCW毫米波雷达系统的数学模型，评估无人机在不同高度下的高度测量性能。程序已调通，可直接运行。下载源程序请点链接：2-93基于matlab的无人机FMCW（频率调制连续波）毫米波高度计雷达仿真

'Matlab学习与应用·2024-09-14 10:37

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

要在YOLOv5中添加测距和测速功能，您需要了解以下两个部分的原理：单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,

cv_2025·2024-09-14 09:59

曲线的平滑平滑处理

取相邻的5个数据点，可以拟合出一条3次

zq4132·2024-09-13 21:12

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