chengxianju
- 浏览: 260244 次
- 性别:
- 来自: 合肥
-
最新评论
-
玲cc：
语言这东西不用就容易忘。。以前学了现在又差不多忘光了。。
python满足你需要的50个模块 -
huazhiyu1981：
了解python库函数必须要有的资料！
python满足你需要的50个模块 -
faroasis：
toLocale之类的方法在ie下取决于本地设置，不建议用来做 ...
js时间戳转为日期格式 -
hyl1234：
pydev不错，不过还没入门。谢lz
python满足你需要的50个模块 -
mirguest：
因此，我就写了下面这个代码：
#!/usr/bin/env ...
python类学习
相关推荐
这可能是实现基本线性卡尔曼滤波的MATLAB函数，包括了预测和更新阶段的矩阵运算，如状态转移矩阵F、测量矩阵H、状态噪声Q和观测噪声R等。 3. **文件EKF1.m**： EKF代表扩展卡尔曼滤波，用于处理非线性系统的状态...
而卡尔曼滤波器的目的是要消除这些噪声带来的影响，给出最可能接近真实状态的估计。 卡尔曼滤波器的运作基于两个关键方程，分别是时间更新方程（预测方程）和观测更新方程（修正方程）。时间更新方程用来根据模型的...
- **状态转移矩阵**：描述系统状态如何随时间演变。 - **观测矩阵**：描述观测值与系统状态之间的关系。 - **过程噪声协方差**：反映系统内部不确定性。 - **观测噪声协方差**：反映观测值的不确定性。 - **...
REST翻译成中文就是：“表述性状态转移”：Representational State Transfer，是网络服务接口的一种风格，并不是一个标准。 REST常用的四种HTTP命令，GET、DELETE、PUT和POST。 GET：是获取资源，DELETE: 是删除...
- **参数估计**：使用 Baum-Welch 算法或最大似然估计方法来确定模型的参数。 - **状态序列推断**：采用维特比算法来寻找最有可能的状态序列。 #### 观测模型 由于每位用户在每个时间段内选择不同类型产品的数量...
在线性高斯系统中，系统的状态转移和测量过程都遵循高斯分布，并且是线性的。基于这些假设，文档还将阐述状态空间模型的构建，这是一种描述系统动态和观测过程的数学模型。文档也会详细说明预测和更新步骤，这是...
2. **状态空间模型**：在MATLAB中，我们需要定义卡尔曼滤波器的状态转移矩阵（描述系统状态如何随时间变化）和观测矩阵（描述如何从观测数据中获取系统状态）。这些矩阵的设定基于对实际问题的理解和建模。 3. **...
3. **最大似然估计**：CRF模型参数的训练通常采用最大似然估计方法。代码会展示如何通过迭代优化算法（如L-BFGS或梯度下降）来求解参数。 4. **前向后向算法**：用于计算给定观测序列下所有可能标记序列的联合概率...
* 配置 Apache：如果图片、格式显示不正常，估计是没有配置 Apache。 * 卸载 XAMPP：卸载 XAMPP 时先停止服务，然后卸载服务，然后卸载 XAMPP 应用，这样下次安装一般不会出现什么问题。 本文档提供了一个详细的 ...
2. **ONNX**：ONNX是一个开源的深度学习模型交换格式，允许开发者在不同的框架之间转移和运行模型，如TensorFlow、PyTorch和Caffe2等。ONNX支持模型的标准化，使得在不同平台上部署和推理更加便捷。 3. **C2PNet...
对于天气预测，朴素贝叶斯可以估计每种天气状态转变为下雨的概率。可以参考给出的博客文章了解如何实现这种算法。 4. **LIBSVM库**：这是一个广泛使用的支持向量机工具包，提供了多种SVM模型的实现。实验者可以利用...
在文档中，它与日期时间戳“2013-11-0110:06:51”一起出现，可能是指一篇博客或帖子的时间戳，或者是某个问题或答案的记录时间。 接下来的文本中出现了许多与MySQL相关的关键词，例如“mysqlhamysqlmhamm+...
**pre.slx**和**pre.slxc**是Simulink模型文件，可能包含了一个完整的MPC控制器结构，包括状态估计器、预测模型、优化器以及控制律更新模块。预览这些模型可以了解系统是如何预测未来行为并据此调整控制输入的。slx...
该算法的核心在于它利用启发式函数（heuristic function）h(n)来评估从当前节点到目标节点的估计代价，并结合实际代价g(n)来选择下一个要扩展的节点。 **A*算法的特点：** - **启发式函数**：启发式函数通常是一个...