RRT是一种多维空间中有效率的规划方法。它以一个初始点作为根节点，通过随机采样增加叶子节点的方式，生成一个随机扩展树，当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域，便可以在随机树中找到一条由从初始点到目标点的路径。RRT方法是概率完备且不最优的。 function BuildRRT(qinit, ...
硕士毕业设计做的是水下机器人。深度计就是测量水下机器人垂直方向位置的重要传感器。 目前，常用的航模级水下压力深度计是MS5837-30BA压力传感器，该传感器I2C接口，量程为绝压0~30Bar（0~3Mpa），内部AD分辨率达24位，传感器配上防水外壳就成为一款分辨率达2mm测量深度200米的深度 ...
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2018-08-26 18:13:31
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1. xgboost在目标函数中加入了正则化项，当正则化项为0时与传统的GDBT的目标函数相同2. xgboost在迭代优化的时候使用了目标函数的泰勒展开的二阶近似，paper中说能加快优化的过程！！xgboost可自定义目标函数，但是目标函数必须二阶可导也是因为这个。GDBT中只用了一阶导数。3. ...
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2018-08-24 20:43:35
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在强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解中，我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法，虽然蒙特卡罗法很灵活，不需要环境的状态转化概率模型，但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列。如果我们没有完整的状态序列，那么就无法使用蒙特卡罗法求解了。本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化 ...
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2018-08-24 19:26:00
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人体姿态估计常用预测热点图的方法预测x和y的坐标值，热点图可以理解为概率响应图，通过求热点图最大值所在位置坐标，就可以得到该关键点的位置坐标 热点图法的缺点 1. 量化产生的精度损失：卷积网络下采样使模型的计算量减小，输出可能是输入图像大小的四分之一，而坐标经过量化[x/n]再还原回去，就不可避免的 ...
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2018-08-24 02:10:50
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百度、谷歌了一个钟头，说是关于采样率的问题，很复杂。正当我准备放弃时，我瞎jb乱点就解决这个问题 如果每一个钢琴键盘上的音调都无法改变，一样的话，请试试下面的解决方法： ...
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2018-08-23 23:14:25
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直方图是表上某个字段在按照一定百分比和规律采样后的数据分布的一种描述，最重要的作用之一就是根据查询条件，预估符合条件的数据量，为sql执行计划的生成提供重要的依据在MySQL 8.0之前的版本中，MySQL仅有一个简单的统计信息却没有直方图，没有直方图的统计信息可以说是没有任何意义的。MySQL 8 ...
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2018-08-23 22:16:15
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多层感知机（multilayer perceptron，简称MLP）是最基础的深度学习模型。 ...
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2018-08-23 00:30:33
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jmeter测试TCP服务器，使用TCP采样器模拟发送TCP请求。 TCP采样器：打开一个到指定服务器的TCP / IP连接，然后发送指定文本并等待响应。 jmeter模拟发送TCP请求的方法： 1.新建线程组，然后在线程组中新建TCP采样器 TCP采样器中填写服务器地址、端口和“要发送的文本”，其 ...
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2018-08-20 17:55:23
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CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（简称CNN）最早可以追溯到20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明，大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上，1980年Fukushima提 ...
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2018-08-20 13:15:15
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