- 查准率和查全率是一对矛盾的的度量。一般来说,查全率高时,查准率往往偏低;而查全率高时,查准率往往偏低。通常只有在一些简单任务中,才可能使查全率和查准率都很好高。精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示,以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图,就得到了查准率-查全率曲线,简称 P-R 曲线,PR 曲线下的面积定义为 AP。 查准率和查全率是一对矛盾的的度量。一般来说,查全率高时,查准率往往偏低;而查全率高时,查准率往往偏低。通常只有在一些简单任务中,才可能使查全率和查准率都很好高。精准率和召回率的关系可以用一个 P-R 图来展示,以查准率 P 为纵轴、查全率 R 为横轴作图,就得到了查准率-查全率曲线,简称 P-R 曲线,PR 曲线下的面积定义为 AP。
- 机器学习的本质属于应用统计学,其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数,而不太关注为这些函数提供置信区间,大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类;通过组合不同的算法部分,例如优化算法、代价函数、模型和数据集可以建立一个完整的机器学习算法。 机器学习的本质属于应用统计学,其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数,而不太关注为这些函数提供置信区间,大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类;通过组合不同的算法部分,例如优化算法、代价函数、模型和数据集可以建立一个完整的机器学习算法。
- K 近邻算法(KNN)是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别,那该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。 K 近邻算法(KNN)是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别,那该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。
- Low level 特征是较低级别的特征,主要是原始特征,不需要或者需要很少的人工处理和干预,例如文本中的词向量特征,图像特征中的像素点大小,用户 id,商品 id等。High level 特征是经过比较复杂的处理,结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征,例如人工打分,模型打分等特征,可以用于较复杂的非线性模型。 Low level 特征是较低级别的特征,主要是原始特征,不需要或者需要很少的人工处理和干预,例如文本中的词向量特征,图像特征中的像素点大小,用户 id,商品 id等。High level 特征是经过比较复杂的处理,结合部分业务逻辑或者规则、模型得到的特征,例如人工打分,模型打分等特征,可以用于较复杂的非线性模型。
- 在 DenseNet 中,让网络中的每一层都直接与其前面层相连,实现特征的重复利用;同时把网络的每一层设计得特别“窄”(特征图/滤波器数量少),即只学习非常少的特征图(最极端情况就是每一层只学习一个特征图),达到降低冗余性的目的。 在 DenseNet 中,让网络中的每一层都直接与其前面层相连,实现特征的重复利用;同时把网络的每一层设计得特别“窄”(特征图/滤波器数量少),即只学习非常少的特征图(最极端情况就是每一层只学习一个特征图),达到降低冗余性的目的。
- ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G,仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。 ResNet 模型比 VGG 网络具有更少的滤波器数量和更低的复杂性。 比如 Resnet34 的 FLOPs 为 3.6G,仅为 VGG-19 19.6G 的 18%。
- 之后会参与leetcode周赛、双周赛,希望自己能够坚持下来,并以此来督促检验、提升自己的算法能力,加油! 之后会参与leetcode周赛、双周赛,希望自己能够坚持下来,并以此来督促检验、提升自己的算法能力,加油!
- 0. 简介在开发大型的机器人工程时候,我们会发现团体开发以及代码的review的会非常重要。而这些离不开敏捷开发(Scrum)以及Git管理。而最常用敏捷开发流程就是DoD。本文也将介绍和学习这种方式,来辅助各位能够在实验室和工作中团体开发中有效的管理自己以及团队。 1. 常见的迭代DoD条款所有完成的用户故事得到PO的验证所有代码得到静态分析,纠正最高级别的不符合项所有新增代码得到人工评... 0. 简介在开发大型的机器人工程时候,我们会发现团体开发以及代码的review的会非常重要。而这些离不开敏捷开发(Scrum)以及Git管理。而最常用敏捷开发流程就是DoD。本文也将介绍和学习这种方式,来辅助各位能够在实验室和工作中团体开发中有效的管理自己以及团队。 1. 常见的迭代DoD条款所有完成的用户故事得到PO的验证所有代码得到静态分析,纠正最高级别的不符合项所有新增代码得到人工评...
- 0.时间同步技术介绍对于自动驾驶技术的实现,涉及到感知、规划、执行三个层面。由于车辆行驶在未知动态环境中,需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位,这其中涉及到各传感器数据的精确时间同步。然后根据传感器捕获的原始数据和已有环境场景,规划车辆从一个位置到另一个位置的路径。最后控制系统发出信号控制车上的电机或者液压执行器执行相应的动作。试想在感知融合阶段,左侧车道有一辆时速80km/h的车... 0.时间同步技术介绍对于自动驾驶技术的实现,涉及到感知、规划、执行三个层面。由于车辆行驶在未知动态环境中,需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位,这其中涉及到各传感器数据的精确时间同步。然后根据传感器捕获的原始数据和已有环境场景,规划车辆从一个位置到另一个位置的路径。最后控制系统发出信号控制车上的电机或者液压执行器执行相应的动作。试想在感知融合阶段,左侧车道有一辆时速80km/h的车...
- 添加群机器人可以查看这篇文章:添加机器人到钉钉群使用命令行工具curl快速验证自定义机器人是否可以正常工作。可以使用如下命令,把对应的链接调整成对应群的webhook地址即可。curl 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxx' \-H 'Content-Type: application/json' \ -d ... 添加群机器人可以查看这篇文章:添加机器人到钉钉群使用命令行工具curl快速验证自定义机器人是否可以正常工作。可以使用如下命令,把对应的链接调整成对应群的webhook地址即可。curl 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxxxxx' \-H 'Content-Type: application/json' \ -d ...
- 不需要网页版 不需要网页版
- 0 概述如果需要深入了解navigation,那costmap2D必不可少。本文章参考了多篇文章以及ros navigation官网最新的资料,并结合自身的理解完成。该软件作为栅格地图建立的函数包,其输入是现实传感器的数据,输出是2D栅格地图的costmap,该软件包还支持基于map_server的costmap初始化(调用map_server节点,以服务的方式读取地图数据),基于滚动窗口... 0 概述如果需要深入了解navigation,那costmap2D必不可少。本文章参考了多篇文章以及ros navigation官网最新的资料,并结合自身的理解完成。该软件作为栅格地图建立的函数包,其输入是现实传感器的数据,输出是2D栅格地图的costmap,该软件包还支持基于map_server的costmap初始化(调用map_server节点,以服务的方式读取地图数据),基于滚动窗口...
- 关于rviz中小车初始点的设置问题一般有两种方法:1打开rviz 在其上方工具栏中有2D Pose estimate,用来设置大概的初始点2一般在amcl.launch文件中也会定义初始点,大多设为0 0 0 对于方法1ros官网上是这么介绍的When starting up, the TurtleBot does not know where it is. To provide it i... 关于rviz中小车初始点的设置问题一般有两种方法:1打开rviz 在其上方工具栏中有2D Pose estimate,用来设置大概的初始点2一般在amcl.launch文件中也会定义初始点,大多设为0 0 0 对于方法1ros官网上是这么介绍的When starting up, the TurtleBot does not know where it is. To provide it i...
- 目录背景介绍ROS API说明ROS环境搭建背景介绍目前,市面上大多数的拖动试教机器人是UR的协作机器人和DLR-KUKA的iiwa机器人,相比于UR机器人,iiwa机器人在结构上有一点重要的不同。编辑UR在每个关节上采取的是双编码器的方式,分别测量电机角度和连杆角度。而iiwa机器人在每个关节上还加入了一个单轴力矩传感器(一般位于减速器输出端与末端连杆间),用于测量每个关节的输出力矩... 目录背景介绍ROS API说明ROS环境搭建背景介绍目前,市面上大多数的拖动试教机器人是UR的协作机器人和DLR-KUKA的iiwa机器人,相比于UR机器人,iiwa机器人在结构上有一点重要的不同。编辑UR在每个关节上采取的是双编码器的方式,分别测量电机角度和连杆角度。而iiwa机器人在每个关节上还加入了一个单轴力矩传感器(一般位于减速器输出端与末端连杆间),用于测量每个关节的输出力矩...
- ALOAM里面的优化问题的建模和求解都是通过Ceres 进行的,包括前端的帧间里程计和后端的地图优化. 相比于其它优化库(g20 gtsam),Ceres 一个很大的优点就是**自动求导功能** 通常一个优化器会帮助解决优化问题中大部分内容,但是残差的计算以及残差对优化变量的雅克比矩阵通常需要用户自己定义,而雅克比矩阵通常比较复杂,因此有的优化库如G2O,GTSAM会预先定义好一些常见的优化问 ALOAM里面的优化问题的建模和求解都是通过Ceres 进行的,包括前端的帧间里程计和后端的地图优化. 相比于其它优化库(g20 gtsam),Ceres 一个很大的优点就是**自动求导功能** 通常一个优化器会帮助解决优化问题中大部分内容,但是残差的计算以及残差对优化变量的雅克比矩阵通常需要用户自己定义,而雅克比矩阵通常比较复杂,因此有的优化库如G2O,GTSAM会预先定义好一些常见的优化问
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