然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的可以看到最上面是线性回归的损失函数,然后L1可以看到,这个正则,就是在损失函数的基础上给损失函数,添加了一个带有绝对值的||所有的w的和对,不过这里,又有一个阿尔法对吧.这个阿尔法是用来调节,这个泛化能力强弱的,其实就是用

cv_bridge与opencv版本冲突三种解决方案1问题描述：2解决方案：2.1不使用cv_bridge包2.2令cv_bridge使用opencv版本切换为自己工程所使用的版本2.3下载cv_bridge源码，编译生成新的功能包供调用（推荐）编译新的功能包cv::bridge_1令cv::bridge_1使用指定的opencv版本令程序引用cv::bridge_1以及opencv3.23总结1

标题：天池工业蒸汽量项目归一化实战1.引言在工业生产中，蒸汽是重要的能源之一。然而，由于各种因素的影响，蒸汽的产量和质量可能会有所波动。为了确保生产过程的稳定性和效率，我们需要对蒸汽量进行归一化处理。本文将详细介绍天池工业蒸汽量项目的归一化实战。2.归一化的概念归一化是一种数据处理方法，通过将数据转换为统一的度量单位或范围，使得不同来源、不同单位的数据可以在同一尺度上进行比较和分析。在蒸汽量项目中

**一.OOP程序过程p24**1.创建空间/srcmkdir-ptown_ws/src2.空间src目录下，创建功能包ros2pkgcreatevillage_li--build-typeament_python--dependenciesrclpy#功能包的作用生成基础性文件，生成和。3.在–init–同级别目录下生成具体文件名称li4.py4.1.导入库文件#文件最开始2.初始化客户端库#r

【记录ROS学习(五)2022/08/27】Win版ROS/Noetic如何添加必要的依赖(rosdep)近期为了使得更多的设备可以连入ROS，开始转向Windows平台的ROS，遇到一些问题无法编译问题

从不同的角度来看，对ROS架构的描述也是不同的。一般可以从设计者、维护者、系统结构与自身结构4个角度来描述ROS结构:1.设计者ROS设计者将ROS表述为“ROS=Plumbing+Tools+Capabilities+Ecosystem”Plumbing:通讯机制(实现ROS不同节点之间的交互)Tools:工具软件包(ROS中的开发和调试工具)Capabilities:机器人高层技能(ROS中某

然后我们来看一下docker的网络模式:这个docker我们先看一下电脑上的网络,有两个,1个是lo是测试用的一个是enp0s3这个是我们以太网地址,然后我们去:安装docker安装后我们再去ipaddress可以看到多出来一个网络是docker0这里ip地址是172.17.0.1这个是私有地址外部无法访问这个命令可以查看,docker中有哪些网络,可以看到,有bridge桥接,有host直连,有

然后我们再来看一下X.shape这个用来显示,一个矩阵的形状,其实就是几行几列对吧然后,比如上面这个是100行,9列,其实对应我们的方程上,就是8元一次方程,w1到w8加上w0一共9列,然后有100个样本,也就是100行数据对吧然后我们来看一下我们用SGD随机梯度下降来实现一个一元一次方程importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX=np.random.

前提前4篇文章以及帮助大家快速入门ROS了，而从第5篇开始我们会更加注重知识积累。同时我强烈建议配合B站大学的视频一起服用。1.ROS架构三层次：1.基于Linux系统的OS层；2.实现ROS核心通信机制以及众多机器人开发库的中间层；3.在ROSMaster的管理下保证功能节点正常运行的应用层。2.ROS关键概念1.节点（Node）·节点：执行运算任务的进程，一个系统由多个节点组成，被称为“软件模

1.rviz1.前提rviz-三维可视化平台可以满足ROS针对机器人的可视化需求。在Gazebo那里也可以看到rviz可以让模型显示在rviz上。2.rviz的安装与运行1.rviz的安装sudoapt-getinstallros-melodic-rviz2.rviz的运行roscorerviz/rosrunrvizrviz3.rviz界面1.视图区用于可视化数据显示2.工具栏提供视角控制、目标设

不是所有的套路都是迷路，《老秘书工作笔记》带你打开全新思路“给我一个支点，我能翘起整个地球”。这句话，是古希腊物理学家阿基米德的一句名言。这在当时被认为是一句疯话，因为大家都认为这样的支点是没有的。

首先欢迎扫码关注我的微信公众号【SLAM及ROS学习笔记】1.cartographer去rosCartographer是谷歌开源的一个slam框架，他各个模块独立性很强,代码鲁棒性非常高,很少出现莫名崩掉的情况

这里批量梯度下降,就是用准备的所有样本数据进行梯度下降计算.然后小批量梯度下降就是使用比如我一共有500个样本,那么我从中拿出50个样本进行梯度下降计算.然后随机梯度下降,更厉害,从一共有500个样本中,随机的取一个样本进行梯度下降计算,首先我们看批量梯度下降,使用所有样本数据,可以看到是蓝色的走的比较规律,最终得到最优解然后小批量梯度下降是绿色的,可以看到因为用了一部分样本所以,走的比较乱,但是

然后我们用代码来演示一下BGD批量梯度下降,首先启动jupyternotebook然后我们新建一个文件新建文件夹,然后新建一个python文件然后我们这里用一元一次方程进行批量梯度下降.importnumpyasnp导入数学计算包X=np.random.rand(100,1)`np.random.rand(100,1)`是NumPy库中的一个函数，用于生成一个形状为(100,1)的二维数组，其中的

转载自https://www.jianshu.com/p/15b8e6b7e3d7一、Git工作流程以上包括一些简单而常用的命令，但是先不关心这些，先来了解下面这4个专有名词。Workspace：工作区Index/Stage：暂存区Repository：仓库区（或本地仓库）Remote：远程仓库工作区程序员进行开发改动的地方，是你当前看到的，也是最新的。平常我们开发就是拷贝远程仓库中的一个分支，基

我们来看一下公式的推导这部分比较难一些,首先要记住公式,这个公式,不用自己理解,知道怎么用就行,比如这个(mA)T这个转置的关系要知道然后我们看这个符号就是求X的导数,X导数的转置除以X的导数,就得到单位矩阵,可以看到下面也是,各种X的导数,然后计算,得到对应的矩阵结果,这个知道就可以,到时候可以查,不用背.可以看一下高斯发现最小二乘法的故事然后我们看一下之前的目标函数,我们看如何通过这个目标函数

然后我们来看一下梯度下降,这里先看一个叫无约束最优化问题,,值得是从一个问题的所有可能的备选方案中选最优的方案,我们的知道,我们的正态分布这里,正规的一个正态分布,还有我们的正规方程,他的这个x,是正规的,比如上面画的这个曲线,他的这个x,就是大于0的对吧,而现实生活中,我们x的值可能是各种各样的没有约束的,基于没有约束的,这个问题..我们来求导数,对y求导数得到,曲线的斜率,就叫做梯度下降继续看

然后我们先来看BGD批量梯度下降,可以看到这里,其实这个公式来源于梯度下降的公式对吧,其实就是对原始梯度下降公式求偏导以后的梯度下降公式,然后使用所有样本进行梯度下降得来的,可以看到*1/n其实就是求了一个平均数对吧.所有样本的平均数.然后我们看,我们这里*1/n那么前面还有一个eta,对吧,那么这个1/n是个常量对吧,我们下面就和eta进行了合并,可以看到,这里的eta*1/n进行合并以后,就只

然后上面我们用BGD计算了一元一次方程,那么现在我们使用BGD来进行计算多元一次方程对多元一次方程进行批量梯度下降.importnumpyasnpX=np.random.rand(100,8)首先因为是8元一次方程,我们要生成100行8列的X的数据对应x1到x8w=np.random.randint(1,10,size=(8,1))然后我们生成8行1列的数据,从1到10之间,用来做为w1到w8和X

对于刚想要学习ROS的小伙伴来说第一步就是要先安装好ROS，ROS的安装这里推荐使用鱼香ROS大佬的一键安装脚本，首先我们需要按住：Ctrl+Alt+t来进入终端，然后在终端中输入大佬的脚本命令（复制下文脚本命令后可以在终端中按住Shift+Ctrl+v进行粘贴，在终端中对命令的复制和粘贴都是使用Shift+Ctrl+c/v来进行的，这里给出方便往后大家能更好的进行操作）：wgethttp://f

平时我们都是一个一个的执行ROS里面的节点，那他的效率实在是太低了，那能不能让我们的节点执行的更加高效一些？回答是肯定有的，那就是使用launch文件。（1）创建我们的launch文件catkin_create_pkgmy_launchmkdirlaunchtouchmylaunch.launch(2)启动launch文件首先先编译我们的工作空间catkin_make启动launch文件（我这里复

开发环境：Unbuntu18.04LTS+ROSMelodic+ViSP3.3.1  本文主要介绍了如何实现Pionner3dx移动机器人视觉伺服仿真，仿真环境是ROS+Gazebo，控制对象是Pioneer3dx（先锋）移动机器人，控制算法借助visp_ros工具实现。视觉伺服控制部分主要参考了visp_ros中的例程tutorial-ros-pioneer-visual-servo.cpp，但

本博文是本人进行多机器人仿真的学习笔记micros_swarm_framework首先介绍一下ROS里面的这个micros_swarm_framework架构（http://wiki.ros.org/micros_swarm_framework）这是一个用于促进涉及机器人群的应用程序开发的编程框架。通过提供适当的群级抽象（swarm-levelabstraction）、群管理工具（toolsfor

nifi好用,但是对机器的性能要求也高,如果性能达不到,就会导致,问题发生,比如,队列里显示有内容,但是实际上队列是空的,清也清不掉,只能重启,很麻烦.关于优化:1.配置前端页面刷新的间隔时间默认30秒,我们可以自己需要看的时候手动刷新我们改成300sec2.修改CPU阻塞时间,提高CPU利用率,根据实际情况设置吧.设置以后可以看看CPU的情况这个比如可以改成1毫秒,降低阻塞CPU时间3.如果列出

可以看到上面我们那个公式,现在我们用梯度下降实现一下,比如我们有一堆数据,但是没有方程的情况下,我们来看一下如果计算,对应的w值也就是seta值对吧,没有方程我们可以使用梯度下降这里首先我们可以设置一个0.0001.我们知道梯度下降的公式,梯度下降刚开始的时候,下降会快,然后慢慢的,x和x-1的,间距,也就是步幅,或者说学习率会越来越小,当我们比如这里规定,当x和x-1的间距,小于0.0001的时

翻翻你的工作笔记，翻翻你零散的文字，翻翻聊天记录，翻翻账单，一篇篇博文，一件件划掉的已完成事项，每天运动时的酸痛，每天刷微博时暂时的欢快，事后的懊悔，每次跟父母的视频通话，给客人的一封封邮件，跟同事一次次的聊天

react16.production.js:14Uncaught(inpromise)InvariantViolation:MinifiedReacterror#85;visithttps://reactjs.org/docs/error-decoder.html?invariant=85forthefullmessageorusethenon-minifieddevenvironmentforf

【09年前后干职业教育时，在博客上写过一些工作笔记，基本上都是体会感悟一类的东西，貌似忧国忧民，其实杞人忧天，非常粗浅，能说明的只是当初工作还算认真投入而已。

自然界很多都是正态分布的,身高,年龄,体重...但是财富不是.然后我们来看一下这个y=wx+b线性回归方程.然后我们用上面的代码演示.可以看到首先importnumpyasnp导入numby数据计算库importmatplotlib.pyplotasplt然后导入图形画的库然后:X=np.linspace(0,10,num=30).reshape(-1,1)这段代码的意思是创建一个NumPy数组，

摘自：https://my.oschina.net/u/4273421/blog/3587403ROS学习笔记七：在ROS中使用USB摄像头osc_1dcw7r5z2019/04/0315:48阅读数362

翻看张站长的工作笔记，扉页赫然写着这样一句话：“只要精神不滑坡，办法总比困难多。”这是他的座右铭，是他工作态度的真实写照。十余年的职业生涯，张站长始终不忘为油奋斗的初心，2008年

这个不分也是挺难的,但是之前有详细的,解释了,之前的文章中有,那么这里会简单提一下,然后,继续向下学习首先我们要知道高斯分布,也就是,正太分布,这个可以预测x在多少的时候,概率最大要知道在概率分布这个,高斯分布公式中,u代表平均值,然后西格玛代表标准差,知道了这两个数以后,带入正态分布的公式,可以看到就可以求出y的值来那么可以看到这里有派,还有e对吧,这两个自然界常数,拥有自然的规律....是上帝

1.检查自己的环境操作系统:centos7.7内核：3.10docker支持基础条件就是系统内核必须满足3.10或以上2.安装docker:（我用的是在线安装）通过uname-r命令查看你当前的内核版本uname-r使用root用户。yum包更新到最新。yumupdate卸载旧版本(运行一遍没啥坏处)yumremovedockerdocker-commondocker-selinuxdocker-

ROS学习记录2018.7.101.ROS基础了解开源机器人操作系统ROS（robotoperationsystem）分级：1.计算图集（一种网络结构）1.节点：执行运算的进程（做基础处理的单元）2.消息

重点解决：避免每次都sourceros2环境，每次都要设置ros_domain_id等等设置BackgroundROS2reliesonthenotionofcombiningworkspacesusingtheshellenvironment.ros2依赖于“组合工作区”这个改变，使用shell环境来实现“Workspace”isaROStermforthelocationonyoursyst

今天翻笔记看到这些年的工作笔记记录了好多技术问题，大大小小都有redis.clients.jedis.exceptions.JedisDataException:NOAUTHAuthenticationrequired

【ROS学习笔记17】ROS常用仿真组件URDF集成Gazebo文章目录【ROS学习笔记17】ROS常用仿真组件URDF集成Gazebo前言1.URDF集成Gazebo1.1URDF与Gazebo基本集成流程

线性和回归,就是自然规律,比如人类是身高趋于某个值的概率最大,回归就是通过数学方法找到事物的规律.机器学习作用:该专业实际应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解、遗传编程等。知道几个概念,首先,线性回归是机器学习中有监督机器学习的一种算法因变量和自变量以及目标变量比如:身高这

然后我们再来看看,如何使用sklearn,来进行正规方程的运算,当然这里首先要安装sklearn,这里如何安装sklearn就不说了,自己查一下首先我们还是来计算前面的八元一次方程的解,但是这次我们不用np.linalg.solve这个解线性方程的方式,也不用直接解正规方程的方式:也就是上面这种方式,使用的是正规方程的形式.这个公式实现的,那么我们接下来,使用另一个工具,使用sklearn来求一下

我觉得工作中的进步在于处理问题的时候的总结。反思和过程复盘让我受益良多。我也尝试在解决问题的过程中形成一些问题模板，让自己的每日工作都有所进步。今天原封不动的把几个问题的记录写出来，希望能给友友们带来参考价值。且思且行且进步。把解决问题当作一种乐趣，并且通过问题的方式打开思考的大门，这样就像游戏一样，同时带动更多人生额外的思考。但愿工作不是牢笼，而是创作的源泉。全力以赴，内心清零，专注于一点归零心

这本书介绍两类记笔记的方法：学习笔记(东大笔记、康奈尔笔记)和工作笔记(埃森哲笔记和麦肯锡笔记)。这些笔记都是分为三个部分，帮助我们庞杂的信息中，真正获取自己的所需要的知识。

今天因为油漆师傅没来上班，开始独自负责了一条线，学习油漆调色的也有一个两个月。平时操作的跟着师傅练习也感觉比较轻松，但是自己一操作线还是暴露了不少的问题。出现的问题有：色差变化比较大。那么这个色差原因大的原因就是滴漏容易不滴，夏天天拿水的挥发性比较强，如果肌肉不低，然后就会影响到油漆的浓度，造成色差变化很。需要及时的去看管。还有就是对于色差的变化不能明确的确定是否在范围内。这个问题主要是与你经验不

磁盘爆满,监控部门就会报警,报警就要处理,但是程序员并不擅长做运维的工作,记录一下把...以后用到会方便:使用df-h命令可以看到,对应的磁盘占用情况,这里我的/dev/mapper/openeuler-root这个目录占用的磁盘比较多,到了百分之95了..往往就是这个跟目录,我这里/data目录是自己挂载了一个500G的硬盘,但是原来系统好像只有30个G很快就会被占满,好像没有什么办法弄,只能找

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下面这个操作是需要进行安全网络下操作的首先需要去访问https://1.1.1.1这样一个网站然后去下载对应的软件，安装上首先进入这个网址www.cloudflare.com去点击注册注册以后然后登录，登录以后，然后左侧有个zerotrust然后再去写一个名字，团队的名字然后选择也是免费的就可以了

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