精度损失第4页

【课题推荐】基于自适应滤波技术的多传感器融合在无人机组合导航中的应用研究

为了提高导航精度，通常采用多传感器融合技术，将来自不同传感器的数据（如GPS、惯性测量单元（IMU）、磁力计等）进行整合。然而，传感器的量测偏差、环境干扰以及非线性特性使得多传感器融合面临诸多挑战。

MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

计算四个锚点TOA定位中GDOP的详细步骤和MATLAB例程

该MATLAB代码演示了在三维空间中，使用四个锚点的TOA（到达时间）定位技术计算几何精度衰减因子（GDOP）的过程。

MATLAB卡尔曼·2025-02-16 09:06

【数据分享】世界各国行政区划数据（免费获取/Shp格式）

我们对该行政区划数据进行了验证，精度较高。但是没有严格的科学性，大家如果使用该数据请自行判别！大家可以在公众号

小鲨鱼-立方数据学社·2025-02-16 08:33

EXCEL和DBC互转工具

spm=1001.2014.3001.5501此工具只作为参考，作者不对生成的数据进行负责，生成完毕后，请自行校对，如果因生成的数据造成损失，与作者无关本工具主要针对与can和canfd。

劉小帅·2025-02-16 07:55

C++:ofstream文件流操作(precison和ios_base)

ios_base::showpoint);outFile.close();这段代码使用C++文件流对象ofstream创建新文件，命名为“adasd.txt”，通过precision()和setf()函数设置输出精度和输出格式

颖风船·2025-02-16 06:50

SNTP/NTP/PTP在局域网内时钟同步精度

在局域网（LAN）环境中，不同的时钟同步协议（如SNTP、NTP和PTP）的同步精度有所不同。

妄想出头的工业炼药师·2025-02-16 03:57

知识点查漏补缺

1.BigDecimal为什么可以精度不丢失？BigDecimal之所以能够保持精度不丢失，主要是因为它的实现方式和数据存储结构与其他浮点数类型（如float和double）不同。

modouwu·2025-02-16 03:24

有哪些滤波，原理是什么，分别在什么时候用

应用场景：适用于对精度要求不高的图像或信号平滑场景，如视频监控中的简单图像预处理。中值滤波（MedianFiltering）原理：对于一个给

高力士等十万人·2025-02-16 01:43

Python浮点数类型解析

它们具有小数点和小数部分，可以用于处理需要更高精度的计算和数值操作。本文将详细介绍Python中的浮点数类型，并提供相应的源代码示例。

前端设计家·2025-02-16 00:31

nnUNet V2修改网络——替换为U-Net V2

U-NetV2是一种先进的医学图像分割模型，它通过改进的跳跃连接和语义细节注入（SDI）模块，有效地融合了高级语义信息和低级细节信息，从而显著提升了分割精度。

w1ndfly·2025-02-15 17:05

Java中Long类型处理精度丢失问题

Long类型处理精度丢失问题描述后端给前端传一个long类型的数据，如果数据过大，前端js接收就会精度丢失，如果再传过来给后端，后端接收到的数据也是精度丢失的数据解决方案只需要将后端从传给前端的long

原冰洋·2025-02-15 16:27

后端Long类型19位返回前端丢失精度问题

后端Long类型19位返回前端丢失精度问题问题原因：由于Long类型最大19位而JavaScript最大接收数字为16位，固存在精度丢失问题解决方案1.导入Maven依赖com.fasterxml.jackson.corejackson

19940719·2025-02-15 15:26

Long类型数据传到前端精度丢失问题

Long类型数据传到前端精度丢失问题原因JS内置有32位整数，而number类型的安全整数是53位。如果超过53位，则精度会丢失。

山风岚岚丶·2025-02-15 15:23

PostgreSQL 数据类型详解

数字类型PostgreSQL提供了多种数字类型，用于存储不同范围和精度的数值数据。

优秀码农哥·2025-02-15 07:25

管式超滤膜分离技术在茶澄清浓缩领域的创新应用

以下是几个关键点，说明了这一技术为何具有如此积极的发展潜力：1.高效澄清与保留风味管式超滤膜具有高精度的过滤能力，能够在不破坏茶叶原有风味和营养成分的前提下，有效去除茶汤中的固体颗粒、微生物、胶体等杂质

莱特莱德·2025-02-15 07:50

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）

动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现（附课后习题答案）线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么

lusterku·2025-02-15 04:57

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络，并迁移到华为自研NPUAscend910，同时使能混合精度。

Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

基于 SVPWM 的异步电机直接转矩控制系统的研究与仿真

接着，通过仿真实验对系统进行了验证和分析，结果表明该系统具有良好的动态性能和稳态精度。最后，对研究工作进行了总结，并指出了未来的研究方

赵谨言·2025-02-15 01:03

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前，精度最高的目标检测器大多基于由

·2025-02-14 22:31

江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护

引言在电子制造行业中，设备高精度、高复杂度、高频率换线的生产特点对设备稳定性提出了严苛要求。传统维护方式依赖人工巡检和定期检修，存在响应滞后、成本高昂等问题。

邹工转型手札·2025-02-14 22:07

【Android知识笔记】Handler机制（二）

3）延时精度怎么样？

川峰·2025-02-14 21:02

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

变分边界详解

公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x

半度、·2025-02-14 21:27

关于精度话题的杂谈

“浮点值的存储、运算都可能会带来精度损失，了解精度损失背后的机制原因方便我们更好的了解什么情况下会发生精度损失、什么情况下精度损失较大，以及思考怎么避免或减少精度损失。”

哈市雪花·2025-02-14 20:49

电子限滑差速器（ELSD）

以下是其核心功能、工作原理及应用场景的详细分析：1.核心功能限制打滑与动力优化：当检测到车轮打滑时，ELSD通过调整传动系统转速或施加制动力，将更多扭矩分配给抓地力强的车轮，从而减少动力损失。

百态老人·2025-02-14 18:38

联核CDD20堆高型无人AGV叉车产品介绍/参数/优势/应用场景

该产品配备了源自德国的SICK品牌高精度激光导航雷达，确保了精准定位与方向控制能力。

m0_66581510·2025-02-14 18:36

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

其目标是优化损失函数，通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度，然后向梯度的反方向更新，不断迭代以获

·2025-02-14 17:24

红外皮秒激光器：开启超快激光技术新时代

作为一种先进的激光技术，红外皮秒激光器通过极短的脉冲宽度和高峰值功率，实现了对材料的高精度加工和处理，其市场增长潜力巨大，预计在未来几年内将实现显著的市场扩展。

QYR_11·2025-02-14 15:19

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序，这个程序里面由学习率，有损失函数，有梯度下降，权重更新。

小宇爱·2025-02-14 11:16

RIME-CNN-SVM故障诊断

为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

企业有必要自己将DeepSeek部署到本地吗？

例如，IBM《2023年数据泄露成本报告》指出，全球平均单次数据泄露损失达445万美元，医疗行业因数据敏感性损失金额高出平均值23%。而对中小型企业而言，云端SaaS模式在运维成本和敏捷性上更具优势。

易成技术团队·2025-02-14 10:06

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

Ollama与Vllm使用对比与优劣

资源管理：Ollama通过量化技术将模型参数从高精度调整

魔王阿卡纳兹·2025-02-14 08:55

Golang GORM系列：GORM 高级查询教程

到最后，你的Go应用程序将具备以无与伦比的精度提取和操作数据的能力。GORMwhere条件使用WHERE条件优化查询对于提取特定的数据子集至关重要

梦想画家·2025-02-14 06:09

Python阶段小结：从零基础到项目实战的蜕变之旅

️知识肌肉训练清单训练部位核心动作（知识点）动作标准（关键要点）基础代谢变量/数据类型、运算符、f-stringtype()类型检测，f"{value:.2f}"精度控制条件反射if-elif-else

GHXX.·2025-02-14 04:18

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

真正通俗易懂的Langchain入门学习（四）

三、核心模块深入：像搭积木一样组装AI能力1.Models（模型层）：给你的AI换个“大脑”场景需求：需要更高精度的回答？→换GPT-4数据敏感必须本地部署？→用开源模型想节省成本？

caridle·2025-02-14 00:13

电气接点在线测温解决方案

因此，对各电气节点进行长期的温度监测能避免因严重故障而造成用户的人身伤害及经济损失。为此，我司为客户提供一套完善的温度监测方案。

安科瑞华楠·2025-02-14 00:42

安科瑞ADL400N导轨式多功能电能表外置互感器UL、CE、MID、ROHS、UKCA认证户储光伏并网系统

安科瑞华楠187+0616+3979ADL系列导轨式多功能电能表，是主要针对于光伏并网系统、微逆系统、储能系统、交流耦合系统等新能源发电系统而设计的一款智能仪表，产品具有精度高、体积小、响应速度快、安装方便等优点

安科瑞华楠·2025-02-14 00:42

YOLO各版本原理和优缺点解析

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，以其高速度和较高精度著称。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

opencascade 标注-直线标注、半径标准、角度标注

以下是关键步骤和示例代码：显示精度（小数点后几位）SetDimensionAspect设置显示颜色SetCommonColor1.创建尺寸标注对象使用AIS_LengthDimension等类创建线性尺寸标注

一只小小汤圆·2025-02-13 23:31

DVSI使用SenseGlove为开发虚拟现实场景技能培训

虚拟现实场景技能培训能够有效提升被培训者的技能熟练度，使其在现实世界中经历类似事件时第一时间做出正确反映，从而大大降低因缺乏相关技能经验所造成的财产、人员、时间损失。

Axis tech·2025-02-13 20:43

3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算

提高数据质量：滤波处理可以有效地提高点云数据的质量和精度，使得点云数据更加准确和可靠。这对于后续的点云处理和分析具有重要的意义。局部计算与调整：点云滤波主要通过局部计算的方式，获得一个

黄晓魚·2025-02-13 15:38

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

超级人类模型：机遇与挑战并存

尽管OpenAI提出的“弱到强泛化”方法在某些任务上取得了一定成功，但其效果仍有限，且存在能力损失和任务依赖性等挑战。

XianxinMao·2025-02-13 06:56

matlab环面,基于Matlab和UG8.0一次包络环面蜗杆建模方法研究

以上他们所提到的建模方式,操作比较复杂,得到模型精度不高。本文将利用Matlab软件,

weixin_39633276·2025-02-13 05:51

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

PINN通过将物理定律嵌入到神经网络的损失函数中，能够在缺乏大量数据的情况下，有效地解决复杂的物理问题。

天天酷科研·2025-02-12 20:39

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型作为一种高效的目标检测算法，以其实时性和高精度在许多领域得到了广泛应用。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。它们的主要作用是将神经元的输入（加权和）转化为一个输出信号，这个输出信号可以进一步作为后续神经元或层的输入。具体来说，激活函数的作用包括以下几个方面：（1）引入非线性：激活函数的核心功能之一是引入非线性因素。由于神经网络的线性组合本身仍然是线性的，如果不使用激活函数，那么无论网络有多少层

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

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