观测误差第2页

《课堂的兼容性》

那应该叫做张冠李戴，而且那种教学下的知识不见得有多么的牢固，这种硬跨学科的教学多少都是有些误差的。

啊大甘·2024-09-08 10:10

5分钟入门DOE：从原理到实操，轻松掌握实验设计的精髓！

实验设计的主要目标是减少实验误差，提高实验的效率和准确性。通过合理安排实验因素及其水平，我们可以系统地探索各因素之间的关系

天行健王春城老师·2024-09-08 00:40

python数值误差

最近在用fenics框架跑有限元代码，其中有一个部分是把在矩阵里定义的初始值，赋值到有限元空间里，这就涉及到了初始矩阵和有限元空间坐标的转化，部分代码如下foriinrange(len(dof_coordinates)):#x,y=dof_coordinates[i]#原本的区间是0到physical_length的,根据num_grids_per_axis长度进行缩放.#ix,iy=min(in

NorthFish北海有鱼·2024-09-07 15:06

Mysql FLOAT和DOUBLE类型区别

这意味着某些特定的小数值可能无法精确表示，可能会有微小的计算误差。DECIMAL是定点数类型，以字符串形式存储数值，可以存储精确的数值，不会产生浮点运算的误差。

u010373106·2024-09-07 07:40

Apache APISIX 介绍

功能：包括负载均衡、动态上游、灰度发布、服务熔断、身份认证、可观测性等。应用场景：既可以处理传统的南北向流量（客户端到服务器的流量），也可以处理服务间的东西向流量

D哈迪斯·2024-09-07 05:54

布鲁诺探索天文学之《布鲁诺和光》二

从原理上来说望远镜是一种用于观察远距离物体的目视光学仪器，能把远处很小的目标按一定倍率放大，使本来无法用肉眼看清或分辨的物体变得清晰可辨，所以，望远镜是天文和地面观测中不可缺少的工具，它是一种通过物镜和目镜使入射的平行光束仍保持平行射出的光学系统

雪绒花123·2024-09-06 06:10

【每日一题】LeetCode 643.最大平均数的连续子数组

任何误差小于(10^{-5})的答案都将被视为正确答案。

Chase-Hart·2024-09-05 21:23

第R3周：天气预测

本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客参考文章：第R3周：LSTM-火灾温度预测（训练营内部可读）作者：[K同学啊]任务说明：该数据集提供了来自澳大利亚许多地点的大约10年的每日天气观测数据。

Jessica2017lj·2024-09-05 13:30

2019-09-11

的节公式发现还是没有达到预期的效果所以我决定今天去找一下潘老师咨询一下怎么吧这个公式解出来,实在是解不出来那也只有再想办法解决说好的要给实验室带来新的东西我还是希望能够做到的,所以今天再去试一试,晚上测试调整了一下程序,发现1号车和3号车换了车载相机我得重新做一下误差分析

Sealock·2024-09-05 13:57

基于流谱理论的SSL/TLS协议攻击检测方法

针对当前网络攻击流检测的可观测性有限、网络流原始时空域分离性有限等问题，提出流谱理

米朵儿技术屋·2024-09-05 12:57

一种用于航天器姿态跟踪的新型角速度观测器（三）

一种用于航天器姿态跟踪的新型角速度观测器（三）AnewangularvelocityobserverforattitudetrackingofspacecraftISATransactions130(2022

beegreen·2024-09-05 06:42

someday ，be.happy

即使再怎么样，我都不想等离子哪儿有误差？真的，哥有秘密。但现实好像，我也不知道该怎么办，我觉得，爱情，你太昏了，都应该是赤裸裸的，是吃肉的是真诚的。

May顾玮玮·2024-09-05 05:15

局部路径规划专栏之9.2：基于Frenet车道线坐标系，采用解耦mini_jerk的插值优化进行局部规划（附C++代码）

写完再整理文章目录系列文章目录前言一、第一步：Frenet车道线坐标系介绍及坐标转换1、frenet坐标系介绍（1）Frenet坐标的定义（2）ST图（纵向速度规划）（3）SL图（横向位移规划）（4）frenet坐标系的横纵向误差定义

盒子君~·2024-09-05 02:48

女儿的高考倒计时-119天

一直以来我都觉得武大是一所偏文的名校，看了这个‘排名’之后，才知道自己之前的判断是有很大误差的。

fyl_Lanny·2024-09-05 01:05

数学建模强化宝典（11）时间预测模型

时间序列数据是指将某一变量在不同时间点的观测值按时间先后顺序排列而成的序列。这类模型在金融、经济、气象、工业控制等多个领域都有广泛的应用。

IT 青年·2024-09-05 01:09

vue,小程序,uni-app的生命周期

这些过程包括：beforeCreate：在实例初始化之后，数据观测(da

小鼠米奇·2024-09-04 21:45

观测云核心技术解密：eBPF Tracing 实现原理

前言eBPF是一种强大的内核技术，允许在内核中安全地执行自定义代码。通过eBPF，开发者可以在不修改内核源码的情况下，对内核功能进行扩展和监控。eBPFTracing利用这一技术，对系统调用、内核函数等进行跟踪，从而实现对应用行为的深入洞察。与传统的监控方式相比，eBPFTracing具有以下优势：无侵入性：无需修改应用代码即可进行监控。高性能：在内核层面执行，减少了对应用性能的影响。细粒度：可以

观测云·2024-09-04 18:29

机器学习系列12：反向传播算法

具体过程看下图：用δ作为误差，计算方法为：有时我们在运用反向传播算法时会遇到bu

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

AD的差分输入与单端输入

对于差分输入，每一个输入信号都有自有的基准地线;由于共模噪声可以被导线所消除，从而减小了噪声误差。单端输入时，是判断信号与GND的电压

weixin_30646505·2024-09-04 03:52

2-82 基于matlab的多种工况下融合EKF的AUV定位误差

基于matlab的多种工况下融合EKF的AUV定位误差，工况1：AUV工况2：应答器基阵+速度传感器+角度传感器；工况3：AUV和AUV+速度传感器+角度传感器；工况4：应答器基阵；工况5：AUV和AUV

'Matlab学习与应用·2024-09-04 02:47

中国各地级市的海拔标准差

较小的标准差意味着测量结果较为一致，而较大的标准差则可能指出数据的波动性或测量误差。

小王毕业啦·2024-09-03 21:48

Python编码系列—Python日志记录与监控：提升应用可观测性的关键技术

欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2024-09-03 14:59

python奇数平方和_平方和

平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算

weixin_39807352·2024-09-02 23:54

模型评估：可决系数与纳什效率系数

其数学表达式如下：式中：yi是变量观测值；y‾\overline{y}y是变量观测值的均值； y^i\hat{y}_iy^i是统计模型的变量模拟值； R2的取值范围为[0,1]。

~hello world~·2024-09-02 20:09

至道学宫【白云先生解《黄帝阴符经》中篇】

观天之道，并不只是随意的抬头看天，而是指天文观测和天文计算。为什么要进行天文观测呢，因为要观象授时，指导农业生产。执天之行，便是以天时来指导农业生产的意思。天文和历法，是一切文明的源头和肇始。

至道学宫专栏·2024-09-02 11:03

数学漫步——贝叶斯估计思想

样本信息：样本信息即抽取样本观测其值所得到的信息，譬如在等到一组样本值之后可

罗泽坤·2024-09-02 08:35

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。

背包客研究·2024-09-01 20:15

【XR】优化SLAM SDK的稳定性

以下是一些主要的优化方法：1.传感器融合优化方法:将多个传感器的数据（如摄像头、加速度计、陀螺仪、磁力计）进行融合，以补偿单一传感器可能存在的误差。

大江东去浪淘尽千古风流人物·2024-09-01 11:44

工厂经营日记5月2日

因为现在的工厂经营日记是第2天早上写的，所以说这个有一天的误差。今天早上全厂工人放假。昨天晚上迎来了客户，迎来了弟弟一家三口，晚上已经很热闹了，在下面相聚真的是缘分。

吴桂昌专注阀片定制30年·2024-09-01 04:10

PyTorch nn.MSELoss() 均方误差损失函数详解和要点提醒

文章目录nn.MSELoss()均方误差损失函数参数数学公式元素版本要点附录参考链接nn.MSELoss()均方误差损失函数torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce

Hoper.J·2024-09-01 01:14

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

一、nn.MSELoss()是PyTorch中的一个损失函数，用于计算均方误差损失。均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

运维痛点深度解析：当前排障流程的挑战与局限

本文将深度解析当前排障流程的挑战与局限，提出相应的解决思路，并对未来运维及可观测的发展趋势进行展望，以帮助企业和运维团队更好地应对复杂多变的运维环境，确保业务稳定、高效地运行。

云观秋毫·2024-08-31 23:03

工业数据采集平台：从起源到崛起的辉煌历程

工人们需要手动记录各种数据，不仅效率低下，还容易出现误差。然而，随着科技的不断进步，工业数据采集平台应运而生。它的出现，彻底改变了这一局面。数据采集系统起始于20世纪50年代，195

蓝鹏测控·2024-08-31 21:52

数据分析及应用：如何分析基于绝对中位差的异常值检测问题？

值存在异常有多种原因：（1）可能是数据收集方式有问题，比如记录值的仪表存在误差；（2）可能是数据输入错误导致的；（3）还可能是因为数据生成时环境出现异常，这意味着数据点是正确的，但应谨慎根据数据得出任何结论

莫叫石榴姐·2024-08-31 10:38

高斯分布推导

GaussianDistribution基础概念：似然性：用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。

章靓·2024-08-31 04:49

日志服务之使用Nginx模式采集日志

活动期完成有机会参与100%中奖）：https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/sls-1背景知识本场景主要涉及以下云产品和服务：●日志服务：日志服务SLS是云原生观测与分析平台

阿里云天池·2024-08-31 01:00

2021-04-25

我这周的统计不是特精准，掐头去尾减自我感觉的误差。悦维老师的提议很好，轻松做志愿，一家人愉快达成，最后一位计时也轻松，顺而为之，也让每一个家人都学会如何计时。我的观点，一个人的成长不是成长，大

李心语·2024-08-30 17:40

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

然而，梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如，在鞍点或局部最小值处，梯度接近零，导致模

z are·2024-08-30 08:14

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值

0xMayL·2024-08-30 08:39

应用案例|亚克力板CNC加工自动化上下料

传统的人工取料、放置以及加工完成后的人工下料、重新上料流程，不仅效率低下，而且存在人为误差和安全隐患。

Fuweizn·2024-08-30 01:56

leetcode-2469|菜鸟提升日记20240828

与实际答案误差不超过10-5的会视为正确答案。注意：开氏度=摄氏度+273.15华氏度=摄氏度*1.80+32.00示例1：输入：ce

霜见月九·2024-08-29 22:08

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失

早起星人·2024-08-29 09:44

如何做预测

拿天气预报举例子，虽然技术发展飞快，但是因为动态系统的特点，一点小小的数据差异就会引起结果的大不相同，人类的观测精确度又是有

小小投资人·2024-08-29 05:47

道法项目合作报告

每个人都有自己的事情要去做，空闲的时间也都不一样，这就意味着大家没办法在同一时间内聚到一起去讨论，去分配任务，只能打字，并不是说打字有什么问题，而是文字的表达方式可能会造成不同人的理解误差。

小鹭_Fxqqq12·2024-08-29 03:38

【自动驾驶】控制算法（四）坐标变换与横向误差微分方程

写在前面：欢迎光临清流君的博客小天地，这里是我分享技术与心得的温馨角落。个人主页：清流君_CSDN博客，期待与您一同探索移动机器人领域的无限可能。本文系清流君原创之作，荣幸在CSDN首发若您觉得内容有价值，还请评论告知一声，以便更多人受益。转载请注明出处，尊重原创，从我做起。点赞、评论、收藏，三连走一波，让我们一起养成好习惯在这里，您将收获的不只是技术干货，还有思维的火花！系列专栏：【运动控制】系

清流君·2024-08-28 18:58

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

什么是损失函数？

损失函数就是用来衡量模型在这个映射过程中产生的误差的函数。不同类型的任务会使用不同

翰霖努力成为专家·2024-08-28 03:20

ECMWF的IFS的观测内容文档

《ECMWF的IFS的观测文档》文档定义和描述欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的集成预报系统（IFS）的观测部分的内容。今天先对每章节内容做概括j介绍，后续再作详细翻译。

中遥科·2024-08-28 02:40

Python(R)均方根误差平均绝对误差导图

要点回归模型评估指标评估薪水预测模型评估员工倦怠率模型评估大气分析生成式对抗模型目标对象缺失下，性能估算法追踪模型误差指标降尺度大气学模拟模型准确性评估蛋白染色质相互作用模型评估Python回归误差指标平均绝对误差表示数据集中实际值和预测值之间的绝对差的平均值

亚图跨际·2024-08-27 15:31

代谢组数据分析（十八）：随机森林构建代谢组诊断模型

我们将L1约束的系数设置为0.01，并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了

生信学习者2·2024-08-27 10:27

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