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Linux
ROS学习工作笔记
【
ROS学习
笔记】13.ROS中的坐标管理系统
基于B站ROS公开课:【古月居】古月·ROS入门21讲基于Ubuntu20.04.1、Noetic版本修正错误,并详述Python版本部署文章目录1机器人中的坐标变换2TF功能包TF坐标变换如何实现?TF的一个小案例3小程序:小海龟跟随实验打开小程序查看当前的TF树坐标相对位置关系可视化1(tf_echo)坐标相对位置关系可视化2(rviz)本节学习ROS中的坐标管理系统。(部分图摘自:b站【古月
takedachia
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2023-11-29 20:07
ROS学习笔记
自动驾驶
机器学习
硬件
人工智能_AI服务器安装清华开源_CHATGLM大语言模型_GLM-6B安装部署_人工智能
工作笔记
0092
看到的这个开源的大模型,很牛,~关键让我们自己也可以部署体验一把了,虽然不知道具体内部怎么构造的但是,也可以自己使用也挺好.可以部署在自己的机器上也可以部署在云服务器上.安装以后,是可以使用python代码进行提问,然后返回结果的,这样就可以实现我们自己的chat应用了,非常不错.但是毕竟是6B现在已经是130B了,但是那个模型是不开源的当然也可以使用我们自己的数据集,让这个算法进行自动学习和微调
脑瓜凉
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2023-11-29 15:06
人工智能
语言模型
ChatGLM大语言模型
ChatGLM-6B安装
ChatGLM部署
工作笔记
如果要自己尽快适应,或者说尽早在一个新环境中掌握主动权,那最好的办法是让自己尽早参与其中,去实践,去犯错,然后不断地反思复盘,不断优化升级,从而归纳出最适合自己的方式方法。越往后试错成本越高,越是畏首畏尾,不敢向前。越少情绪的处理方法往往会越理性,综合收益往往更高,但一旦进入具体的事件中,如何持续保持理性,做最优决策和执行往往最难,而能否做最优决策和执行以及关于决策和执行所谓的最优的差别又决定了最
源淼每日随笔_d0a4
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2023-11-29 07:15
加班经验总结 2022年5月6日
清秋今天我决定把自己的日记分类写,一类是工作日记,一类是生活中的日记,我想找一本找专属的
工作笔记
本,可是我在自己的书架上看了好半天,本子是有,但是我觉得薄薄的一本本子很快就被写完了,我顺手就扔了,或者撕了
素笔描青花
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2023-11-29 06:29
20200802原生location.search以及vue中利用query来操作页面跳转传递参数
我是新人,这是
工作笔记
,只有我能理解。仅供参考。
Shaojun_jita
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2023-11-28 18:18
q前端
笔记
【晚间复盘日记】┆2021.7.29
在这里,我要提起一个宝贝,效率手册,它是我相伴4年的伙伴,我有记录
工作笔记
的习惯,从09年开始,每年最少1本,记得18年离职的时候,抱回家的只有抽屉里满满的十几本工作日记,在每次的日记中,记录,反思每一件事情
木子的远方
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2023-11-28 17:13
【
工作笔记
】IOT.js适配AWorks平台通用外设接口(2):GPIO
【
工作笔记
】IOT.js适配AWorks平台通用外设接口(1):ADC;【
工作笔记
】IOT.js适配AWorks平台通用外设接口(2):GPIO;【工
天上下橙雨
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2023-11-28 06:35
使用docker命令_进入容器_登录mysql服务_并执行sql语句---Docker
工作笔记
005
今天就用到了,不得不说用docker用到的还是少,记录一下,常用的也就这些吧.首先执行:dockerps[
[email protected]
]#dockerpsCONTAINERIDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMES13eaa25e1ca4registry.cn-qingdao.aliyuncs.com/dataease/dataease
脑瓜凉
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2023-11-27 23:49
docker
在容器中操作mysql
docker中操作mysql
人工智能_机器学习051_支持向量机SVM概念介绍_理解support vector machine---人工智能
工作笔记
0091
在出现深度学习,神经网络算法之前,支持向量机已经可以解决很多问题了,我们自然界中的问题,无非就是可以转换为回归问题和分类问题.然后从现在开始我们来看支持向量机,首先看一下这几个字support是支持vector是向量的意思,然后machine指的是机器那么我们之前用到的模型,比如线性回归模型,用来进行预测的模型,我们就把他称之为是机器这个supportvectormachine其实就是支持向量的各
脑瓜凉
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2023-11-27 09:40
人工智能
支持向量机
SVM概念
理解支持向量机
人工智能基础_机器学习050_对比sigmoid函数和softmax函数的区别_两种分类器算法的区别---人工智能
工作笔记
0090
可以看到最上面是softmax的函数对吧,但是如果当k=2那么这个时候softmax的函数就可以退化为sigmoid函数,也就是逻辑斯蒂回归了对吧我们来看一下推导过程,可以看到上面是softmax的函数可以看到k=2表示,只有两个类别对吧,两个类别的分类不就是sigmoid函数嘛对吧,所以说如果k=2那么softmax就退化为sigmoid函数了,来处理二分类了可以看到上面有个theta1对吧so
脑瓜凉
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2023-11-27 06:49
人工智能
逻辑回归
sigmoid和softmax
softmax中k=2
softmax退化
【
工作笔记
】IOT.js适配AWorks平台通用外设接口(4):PWM
【
工作笔记
】IOT.js适配AWorks平台通用外设接口(1):ADC;【
工作笔记
】IOT.js适配AWorks平台通用外设接口(2):GPIO;【工
天上下橙雨
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2023-11-26 06:05
11 月 25 日 ROS 学习笔记——3D 建模与仿真
里查看3D模型2.xacro二、Gazebo1.urdf集成gazebo2.综合应用1).运动控制及里程计2).雷达仿真3).摄像头信息仿真4).kinect深度相机仿真5).点云前言本文为11月25日
ROS
Ashen_0nee
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2023-11-26 06:30
学习
笔记
3d
计算机应用基础_错题集_PPT演示文稿_操作题_计算机多媒体技术操作题_文字处理操作题---网络教育统考
工作笔记
007
PPT演示文稿操作题提示:PPT部分操作题将第2~第4张幻灯片背景效果设为渐变预置的“雨后初晴”效果(2)设置幻灯片放映方式
脑瓜凉
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2023-11-26 03:32
笔记
Ros学习
——Movebase源码解读
1.总体框架goalglobalplanner-------global_costmap<——mapserveramcllocalplanner---------local_costmap<——sensorcontrol2.模块分析1.amcl是一种机器人在2D中移动的概率定位系统。它实现了自适应(或KLD采样)蒙特卡罗定位方法(如DieterFox所述),该方法使用粒子滤波器来针对已知地图跟踪机
weixin_34121282
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2023-11-25 11:17
计算机应用基础_错题集_基础知识---网络教育统考
工作笔记
006
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、基础知识部分错题集总结前言计算机应用基础统考,错题集总结一、基础知识部分基础知识部分2、微处理器芯片的位数即指______。A.速度B.字长C.
脑瓜凉
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2023-11-24 18:56
笔记
计算机应用基础
统考
网络教育统考
努力做个有计划、自律的人
牛皮纸、和风系、小碎花、MUJI记事本、手帐、
工作笔记
,零零落落地散落在办公桌和文件柜里。本子和我一起工作,它们熟悉我。逛文具店,看到好看的本子就走不动了。用它们来写读书笔记,做工作备忘录,写手帐。
马老师的职萃坊
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2023-11-24 13:52
ROS学习
笔记之小乌龟跟随
ROS学习
笔记之小乌龟跟随说明:整个案例是跟着赵虚左老师的视频和文档资料学习的,特此感谢赵虚左老师和Autolabor官方文档地址视频地址学习案例之前的预备知识:TF坐标变换大体实现流程:需求分析:一只小乌龟跟随另一只小乌龟运动启动
@赤
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2023-11-24 10:59
c++
ROS
c++
vscode
ROS学习
笔记八:基于Qt搭建ROS开发环境
1前言本文介绍一种Qt下进行ROS开发的完美方案,使用的是ros-industrial的Levi-Armstrong在2015年12月开发的一个Qt插件ros_qtc_plugin,这个插件使得Qt“新建项目”和“新建文件”选项中出现ROS的相关选项,让我们可以直接在Qt下创建、编译、调试ROS项目,也可以直接在Qt项目中添加ROS的package、urdf、launch,感谢Levi-Armst
爱不到要偷
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2023-11-24 10:57
git
操作系统
c/c++
人工智能基础_机器学习047_用逻辑回归实现二分类以上的多分类_手写代码实现逻辑回归OVR概率计算---人工智能
工作笔记
0087
然后我们再来看一下如何我们自己使用代码实现逻辑回归的,对二分类以上,比如三分类的概率计算我们还是使用莺尾花数据首先我们把公式写出来defsigmoid(z):定义出来这个函数可以看看到这需要我们理解OVR是如何进行多分类的,我们先来看这个OVR分类器思想OVR(One-vs-Rest)是一种多分类算法,主要用于解决二分类问题。当需要解决三分类问题时,可以采用OVR方法对每个类别进行两两分类,总共形
脑瓜凉
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2023-11-23 08:00
人工智能
逻辑回归
OVR多分类概率手动计算
OVR手动数据归一化
OVR多分类问题
善待生命,从写工作日记开始
而很好的一个方式,也就是每天写
工作笔记
,用文字去发现、记录、沉淀你的成长。下面便是我这一周践行后的部分收获。1.不要觉得自己高人一等。摆架子的人,其实是他自己修炼不够。
席双
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2023-11-22 23:27
2017.04.06《别告诉我你会记笔记》 - 草稿 - 草稿
千万不要小看
工作笔记
,不论成功或失败,全部记下来,会有意想不到的人生礼物!全书导图(精华)1.随身携带记事笔记本,可以记下在
浮生若梦弦
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2023-11-22 11:32
年薪五十万需要付出多少努力?
20多年每天都坚持写
工作笔记
,记录第二天需要工作的内容,并且每天晚上都会复盘,周末也是!这只是她一部分的
工作笔记
。2.坚持包括坚持学习她有个口头禅就
鬼裁设计
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2023-11-22 05:33
工作笔记
——PCB行业分析
印制电路板(PrintedCircuitBoard,简称“PCB”),是承载电子元器件并连接电路的桥梁,指在通用基材上按预定设计形成点间连接及印制元件的印制板,其主要功能是使各种电子零组件形成预定电路的连接,起传输作用。PCB作为电子产品的关键元器件几乎应用于所有的电子产品,是现代电子信息产品中不可或缺的电子元器件,被誉为“电子产品之母”。(PCB只负责按照产品的设计制作电路板,不直接面向销售群体
五瓣丁香
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2023-11-22 02:48
人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能
工作笔记
0086
首先我们来看一下什么是OVR分类.我们知道sigmoid函数可以用来进行二分类,那么多分类怎么实现呢?其中一个方法就是使用OVR进行把多分类转换成二分类进行计算.OVR,全称One-vs-Rest,是一种将多分类问题转化为多个二分类子问题的策略。在这种策略中,多分类问题被分解为若干个二分类问题。例如,如果有K个类别需要分类,则会有K个二分类器,每个分类器只负责判断某一个类别与其他所有类别的区别。这
脑瓜凉
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2023-11-22 01:32
人工智能
机器学习
逻辑回归
OVR模型分类器
逻辑回归OVR分类
ARTS-第八周
Tips/Technology一、kerbe
ros学习
kerb
梧上擎天
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2023-11-21 17:02
人工智能基础_机器学习044_逻辑回归代码实现与手动计算概率---人工智能
工作笔记
0084
上面我们已经把逻辑回归的公式,以及,公式对应的图形都画画出来了,然后我们再来看看如何用代码实现可以看到上面是代码,咱们自己去写一下importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogistieRegressionfromsklearnimportdatasets#训练数据和测试数据拆分fromsklearn.model_electionimporttra
脑瓜凉
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2023-11-20 18:20
人工智能
逻辑回归
逻辑斯蒂回归概率计算
vector canape 使用说明(二)
仅为
工作笔记
,欢迎互相交流。一、基本操作和设置说明1.设定flash地址区间和r
逸埃
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2023-11-20 10:03
XCP/CAN/Tools
c语言
c++
mcu
单片机
人工智能基础_机器学习035_多项式回归升维实战2_使用sklearn的PolynomialFeatures进行升维---人工智能
工作笔记
0075
我们再来做一个升维处理,这里我们不再自己去对数据进行比如,相乘操作,来给数据手动添加维度了,这里我们用sklearn库提供的PolynomialFeatures来自动对数据进行升维.fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#PolynowlalFeatures,多项式升维处理fromsklearn.preprocessingimportPolyn
脑瓜凉
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2023-11-20 01:35
人工智能
机器学习
多项式回归
数据升维
sklearn数据升维
【
ROS学习
笔记14】ROS常用组件
【
ROS学习
笔记14】ROS常用组件文章目录【
ROS学习
笔记14】ROS常用组件前言1.rosbag的使用1.1rosbag使用——命令行方式1.2rogbag使用——编码方式2.rqt工具箱2.1rqt
木心
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2023-11-20 00:54
#
ROS
学习
机器人
ROS学习
笔记七:工具
仿真:Gazebo调试、可视化:Rviz、rqt命令行工具:rostopic、rosbag……专用工具:Moveit!Gazebo:机器人仿真工具ODE物理引擎用于动力学、导航、感知等任务的模拟Gazebo中基本的操作:按住鼠标左键——平移按住鼠标滚轮——旋转滑动滚轮——放大缩小左侧菜单栏World——现有模型Insert——用于插入模型Rviz:TheRobotVisualizationtool
qq_36498362
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2023-11-20 00:54
ROS
ros
ROS笔记----ros一些常用工具及构造记录
一、ROSwikiROSwiki系列|ROSwiki初探(自用)_MMMMMaxine的博客-CSDN博客_roswikiROSwiki是每个ROS人都必不可少会使用到的工具,在
ROS学习
中我们也经常要使用
YOULANSHENGMENG
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2023-11-20 00:20
ROS
linux
11 月 18 日 ROS 学习笔记——可视化和调试工具
文件转储5.日志消息1).输出日志消息2).设置调试消息级别二、检测系统状态1.rqt_graph2.可视化坐标变换3.保存与回放数据1).消息记录包文件4.rqt与rqt_gui插件前言本文为11月18日
ROS
Ashen_0nee
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2023-11-19 23:17
学习
笔记
ROS学习
日志:在gazebo中机器人进行三角形编队
在gazebo中机器人进行三角形编队前言前文已经阐述了如何完成一字型的编队,内容实质上是以tf通信方式发布坐标,跟随者进行收听,再对坐标数据进行处理,完成一字型编队,而三角形编队与一字形编队唯一不同的地方是采用了虚拟结构的方式,以tf通信方式发布虚拟坐标,把编队问题转换成追踪目标点的问题。代码实现(1)回调函数只需要在第一个小车中完成对回调函数的修改,完成对虚拟坐标的发布,虚拟坐标是相对于领航机器
Clove Fan
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2023-11-18 18:39
学习
机器人
自动驾驶
人工智能基础_机器学习039_sigmoid函数_逻辑回归_逻辑斯蒂回归_分类神器_代码实现逻辑回归图---人工智能
工作笔记
0079
逻辑斯蒂回归(LogisticRegression)是一种常用的分类算法,其基本思想是通过拟合一个逻辑斯蒂函数来预测样本所属的类别。它广泛应用于各个领域,如医学、金融、市场营销等,具有较好的解释性和可解释性。在逻辑斯蒂回归中,我们通常使用的是二分类问题,即样本只属于两个类别中的一个。为了进行多类别的分类,可以采用一对多(One-vs-Rest)的方法,将多类别的问题转化为多个二分类问题。虽然叫做逻
脑瓜凉
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2023-11-17 10:29
人工智能
机器学习
逻辑回归
逻辑斯蒂回归
逻辑斯蒂回归分类
[Jetson TX2 NX - 3]Jetson TX2 NX 中的ROS安装
@[JetsonTX2NX-3](JetsonTX2NX中的ROS安装)前言在JetsonTX2NX上安装好了基本的AI环境后,为了打造一辆属于自己的小车,我又继续开始了
ROS学习
之旅。
暴走大喵
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2023-11-17 03:40
Jetson
TX2
NX
学习
人工智能
人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能
工作笔记
0077
上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改,使用poly=PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False)X_2=poly.fit_transfor
脑瓜凉
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2023-11-17 02:40
人工智能
机器学习
随机梯度下降拟合升维数据
随机梯度下降来拟合非线性数据
ROS学习
之路之发布订阅通信(一)
学习目标:①改写CMakeLists.txt文件②实现ROS发布订阅通信③了解QtIDE使用④ROS程序运行总目标:选择一款机械臂集成ROS2通讯预计2024年2月10日前完成首先ROS是有官网教程的:http://wiki.ros.org/cn/ROS/Tutorials写该系列文章一是记录学习过程,二是希望对自学ROS的初学者有一点儿帮助。使用ROS1作为学习起点,最终的课程作业是使用ROS2
Pou光明
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2023-11-16 23:15
ROS1
ros发布订阅
人工智能基础_机器学习032_多项式回归升维_原理理解---人工智能
工作笔记
0072
现在开始我们来看多项式回归,首先理解多维原来我们学习的使用线性回归,其实就是一条直线对吧,那个是一维的,我们之前学的全部都是一维的对吧,是一维的,然后是多远的,因为有多个x1,x2,x3,x4...但是比如我们有一个数据集,是上面这种,的如果用一条直线很难拟合,那么这个时候,我们如果用y=ax^2+bx+c这样就可以了,这里是2维的,最高次幂是2那么怎么来进行升维,其实就是,让元数,比如,一元一次
脑瓜凉
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2023-11-16 23:11
人工智能
机器学习
多项式回归
数据升维原理
多项式升维
人工智能基础_机器学习033_多项式回归升维_多项式回归代码实现_非线性数据预测_升维后的数据对非线性数据预测---人工智能
工作笔记
0073
然后我们来实际的操作一下看看,多项式升维的作用,其实就是为了,来对,非线性的数据进行拟合.我们直接看代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionX=np.linspace(-1,11,num=100)从-1到11中获取100个数,是等差数列y=(X-5)**2+
脑瓜凉
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2023-11-16 15:34
人工智能
机器学习
训练数据X升维
测试数据X_test升维
多项式回归升维
非线性数据的拟合
人工智能基础_机器学习030_ElasticNet弹性网络_弹性回归的使用---人工智能
工作笔记
0070
然后我们再来看elastic-net弹性网络,之所以叫弹性是因为,他融合了L1和L2正则,可以看到他的公式公式中有L1正则和L2正则两个都在这个公式中可以看到弹性网络,在很多特征互相联系的时候,非常有用,比如,相关性,如果数学好,那么物理也好,如果语文好,那么英语也好这种联系正相关的.其实ElasticNet就是,汲取了Lasso套索回归和Ridge岭回归,以后得到的公式,可以通过l1_ratio
脑瓜凉
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2023-11-15 06:28
人工智能
弹性回归
弹性回归网络代码实现
弹性回归演示
机器学习
人工智能基础_机器学习027_L2正则化_岭回归_非稀疏性_原理解读_公式推导---人工智能
工作笔记
0067
然后我们再来看一下岭回归,也就是第二范数对吧,他的公式,平方以后,加和然后开平方.L2的公式是可以看到L2公式,也是有个阿尔法,惩罚项对吧.可以看到因为L2带有平方,所以他的图形是个圆形我们可以把L2范数,进行画出来看看这里我们先看L2的公式,这里我们让这个公式写成1=阿尔法(x^2+y^2)然后我们让阿尔法=1然后我们可以看到这个时候1=x^2+y^2那么我们把函数写出来
脑瓜凉
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2023-11-14 15:15
人工智能
机器学习
L2正则化的理解
L2正则原理
L2正则非稀疏性
人工智能基础_机器学习026_L1正则化_套索回归权重衰减梯度下降公式_原理解读---人工智能
工作笔记
0066
然后我们继续来看套索回归,也就是线性回归,加上了一个L1正则化对吧,然后我们看这里L1正则化的公式是第二个,然后第一个是原来的线性回归,然后最后一行紫色的,是J=J0+L1对吧,其实就是上面两个公式加起来然后我们再去看绿色的第一行,其实就是原来线性回归的梯度下降公式,这里的n表示学习率,也是步幅对吧然后第二行是加上了L1正则的,梯度下降公式然后我们把加上了L1的梯度下降公式,进行展开,可以看到上面
脑瓜凉
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2023-11-14 13:16
人工智能
机器学习
L1正则防止过拟合解读
套索回归梯度下降公式
带有L1正则的梯度下降公式
ROS学习
1、ROS实现流程:先创建一个工作空间;再创建一个功能包catkin_create_pkg;编辑源文件;编辑配置文件;编译并执行3.进入ros包的src目录编辑源文件(cd自定义包——cdsrc——编写cpp)4.配置文件(cd自定义包——修改CMakeLists.txt)5.编译(cd自定义包——catkin_make);运行(终端1roscore;终端2cd工作空间——source./deve
MiaYYYY
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2023-11-13 22:17
学习
ROS学习
小笔记(Topic通信 ,service通信,参数服务器)
(菜鸡整理的学习笔记,原文链接已经挂上,不小心过来的朋友建议去博主那边学习,谢谢)原文链接:https://blog.csdn.net/LoongEmbedded/article/details/124321129ROS通信ROS通信一、话题Topic通信1-1、话题通信模型1-2、两个node之间建立数据通讯1-3、基本实现1-3-1、发布者1.3.1.1、创建发布者topic_pub.cpp文
阿珏是最幸运的崽
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2023-11-13 22:46
学习
ROS学习
日志--话题的发布和订阅
新手刚入手ros,很多概念还有很多不熟悉,希望能见谅。实现步骤自定义话题应用场景一、自定义一个话题二、书写步骤1.创建自定义消息(1)在package.xml文件中添加功能包的依赖(2)在CmakeLists.txt文件中添加编译选项(3)编译2.创建publisher发布3.创建subscriberCmakeLists.txt总结自定义话题应用场景在ros中话题的类型拥有基础的std_msgs(
a contemptible wretch
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2023-11-13 22:15
ROS学习
机器学习
ros学习
tf;参数;话题;std_msgs
TFtf是一个让用户随时间跟踪多个参考系的功能包,它使用一种树型数据结构,根据时间缓冲并维护多个参考系之间的坐标变换关系,可以帮助用户在任意时间,将点、向量等数据的坐标,在两个参考系中完成坐标变换。简单来说,我们知道在机器人工作过程中,机器人自身处于世界坐标系下,同时其自身又具备了一个局部坐标系,这两个坐标系的存在确保了我们能够计算得出机器人的位姿。基本数据类型分别对应四元数,向量,点坐标,位姿和
111111111112454545
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2023-11-13 22:13
ros学习
学习
c++
slam
【
ROS学习
】——架构
文章来源:http://t.csdn.cn/jnImX毕设是关于slam和导航的,现在需要对ros架构进行系统的学习。ROS架构分为三层:os层:在linux操作系统下中间层:TPCROS/UDPROS和NodenetAPI(实时性考虑)等应用层:ros有一个master管理整个系统,其中包括了很多的功能包,功能包是用过节点的形式运行。这是ROS的基础架构。理解这个架构之后,再从系统的实现上去看r
白云千载尽
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2023-11-13 22:13
学习
架构
用ROS来做无人测试平台系列之
ROS学习
-1-基础知识
/*以下皆为个人在学习过程中的一些见解,写在这里一方面是为了复习每周所学的一些知识,另一方面是留作笔记用;我所用的环境配置为Ubuntu16.04+Kinetic版本的ROS+catkin管理工具+C++IDE之ClionC+PythonIDE之pycharm*/强烈推荐的书籍:R.PatrickGoebel的ROSByExampleROS简介:ROS是一个基于网络的去中心化的框架,各个节点之间独
li_my_linux
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2023-11-13 06:57
ROS
无人车
轮式机器人
ROS
无人车
轮式机器人
人工智能基础_机器学习024_梯度下降进阶_L1正则可视化图形---人工智能
工作笔记
0064
然后我们就来用代码实现一下L1正则的可视化,我们来看看首先导入importnumpyasnp数学计算importmatplotlib.pyplotasplt画图用的然后我们把L1正则的公式写出来可以看到L1的正则其实就是w1和w2的绝对值相加对吧然后这里我们写一个公式:f(x,y)=|x|+|y|#令f(x,y)=0我们来绘制图形,在平面中我们使得0=/x/+/y/#我们假设x,y都是大于零#那么
脑瓜凉
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2023-11-12 09:28
人工智能
笔记
L1正则可视化
套索回归可视化
人工智能基础_机器学习022_使用正则化_曼哈顿距离_欧氏距离_提高模型鲁棒性_过拟合_欠拟合_正则化提高模型泛化能力---人工智能
工作笔记
0062
然后我们再来看一下,过拟合和欠拟合,现在,实际上欠拟合,出现的情况已经不多了,欠拟合是在训练集和测试集的准确率不高,学习不到位的情况.然后现在一般碰到的是过拟合,可以看到第二个就是,完全就把红点蓝点分开了,这种情况是不好的,因为分开是对训练数据进行分开的,如果来了测试数据他的效果就不好了,也就说,泛化能力不行.然后最理想的是第三个图.可以看到如果我们有一个2图中的绿点,这个点可以看到,如果按照预测
脑瓜凉
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2023-11-11 22:19
人工智能
机器学习
sklearn
鲁棒性
过拟合
欠拟合
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