云厂商百花齐放，用云人一脸迷茫 双十一来临，各大云厂商活动袭来，我们经常能看到云服务器有1 M、3 M、5 M、6 M 等不同带宽选择，本想薅一个服务器，无奈不会选配置，怕多花了冤枉钱。服务器除了需要选择硬件配置以外，还要考虑用多大的带宽。那么最便宜的，1M 带宽，实际速度是多少呢？1M的带宽究竟能跑多大量的业务呢？今天我们以七牛云主机为例，为大家摆好正确姿势，看怎么能炼成“省钱大法”。
最近做的项目用到了自抗扰，尝试联系一些相关领域的老师，无奈似乎有所保留，只得自己从头研究起。讲道理，无论是复杂的系统，还是超过9个参数的调节，整个调程序和调参的过程都不是特别顺利。不过结果还好，粗调后整个系统虽然在冷启动时期的表现跟PI控制相差不多，但是对抗突变干扰时的稳定时间却碾压了PI控制。 在这里记录一下大体调节的心路历程，祭奠这俩周逝去的青春（雾）： 跟踪微分器参数TD：r，d 非线性反馈
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2024-03-25 21:46:09
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# 使用 Python 实现超定非线性方程
在数据科学和数值优化的领域，处理超定非线性方程是一个常见的问题，尤其在涉及拟合模型和数据分析时。对于刚入行的小白来说，理解并实现这一过程可能会有些挑战。本文将一步一步地带你走过这个过程。
## 整体流程
我们可以将解决超定非线性方程的流程划分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 04:05:37
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PID是对误差的比例，积分，还有微分。比例很好理解，就是到达目标位置，系数就是到达目标位置的快慢。微分也很好理解，就是要保证变化速度要和目标一致，微分系数就是速度到达目标速度的快慢。误差的积分，实际是面积差，目标信号对时间积分，就是目标信号和时间轴围成的区域的面积，然后和实际输出的面积做差，积分作用是让二者一致。 &
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2017-08-10 13:20:37
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小猫爪：PMSM之FOC控制12-扩展卡尔曼滤波状态观测器解析1 前言2 卡尔曼滤波的原理2.1 卡尔曼滤波的思想2.2 卡尔曼滤波的过程3 卡尔曼滤波和观测器的联系3.1 观测器的引入3.2 卡尔曼滤波在观测器的体现4 扩展卡尔曼观测器的诞生END 1 前言 前面已经讲解了滑膜观测器的原理，推导以及搭建，接下来再来介绍另外一个极具代表性的观测器，那就是传说中的扩展卡尔曼滤波观测器，即EKF观
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2024-05-10 20:02:49
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2.确定PI系数确定比例系数Kp，令积分时间为0，输入设定为系统最大值的60％-70％，比例系数逐渐增大，直至出现震荡，而后减小比例系数，直至震荡消失，记录此时的值，则设定值为该值的60％-70％。确定积分系数Ki,设定一个较大的积分时间(即较小的积分系数)，而后逐渐减小直至系统出现震荡，而后再继续逐渐增大积分时间(减小积分系数)，直至震荡消失，设定积分时间为当前值的150％-180％。(PS:积
常用口诀参数整定找最佳，从小到大顺序查先是比例后积分，最后再把微分加曲线振荡很频繁，比例度盘要放大曲线漂浮绕大湾
原创
2024-07-29 10:15:56
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PID是比例、积分、微分的简称，PID控制的难点不是编程，而是控制器的参数整定。参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义，PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解。阅读本文不需要高深的数学知识。 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温，可以获得非常好的控制品质，PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地
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2023-12-15 14:10:25
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目录0 前言1 线性拟合1.1 多项式拟合2 一维非线性拟合2.1 简单的`非`线性拟合2.2 matlab中Curve Fitting App2.3 matlab中非线性拟合的实现2.3.1 fit()函数2.3.2 nlinfit()函数2.3.3 lsqnonlin()函数和lsqcurvefit()函数2.3.4 fsolve()函数2.3.5 粒子群算法参考资料 利用matlab实现非
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2023-12-15 09:41:59
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所解决问题：我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。我们需要根据x, y的值找出最佳的A、B、C值。则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit，当然你也可以使用nlinfit、lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看。这里仅简单介绍一下常用的函数lsq
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2024-02-23 17:07:42
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4 基本数值算法4.3 非线性方程组4.3.1 非线性方程的特性存在性和唯一性非线性方程解存在性和唯一性的情形，要比线性方程复杂得多一个非线性方程的解，可能的情形有很多种如果f是闭区间 上的连续函数，且有 ，则在区间 内一定有一维非线性方程 的解，但这个有根判别准则很难推广到n维空间。 如果 但是
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2023-08-14 15:38:22
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所解决问题：我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。我们需要根据x, y的值找出最佳的A、B、C值。则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit，当然你也可以使用nlinfit、lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看。这里仅简单介绍一下常用的函数lsq
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2023-07-03 20:27:08
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基于Matlab/GUI界面设计的参数在线整定与优化（一）在这里介绍下最近接触到的Matlab/GUI界面设计，将设置参数kp、ki和kd，阶跃响应曲线均体现在一个设置界面上，但是所基于matlab环境进行开发的，后续有精力的话可以在QT平台上进行开发，对于工程应用很有实战效果。 1.参数整定的Matlab/GUI界面设计； 2.参数整定的运行结果展示。 目录基于Matlab/GUI界面设计的
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2023-08-15 10:39:49
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目录牛顿法迭代梯度下降极大似然极大似然的原理扩展：关于隐变量和贝叶斯学派EM算法jensen不等式EM算法原理EM算法流程EM算法小结 在机器学习的参数估计（学习）中，常见三种更新方法：梯度下降，极大似然，EM算法；它们的本质目的均是让模型更好地拟合目标分布；在学习三种算法的联系前，需要先了解牛顿法； 牛顿法迭代先从经典的牛顿法开始，给定一个复杂的非线性函数 ，希望获得其最小值；在高中的数学课
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2024-03-22 14:59:37
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所解决问题： 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据。我们需要根据x, y的值找出最佳的A、B、C值。则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit，当然你也可以使用nlinfit、lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看。这里仅简单介绍一下常用的函数ls
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2023-12-14 12:11:46
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目录1. 库文件2. 定义超参数3. 获取数据集4. 加载训练集+测试集5. 搭建线性网络6. 实例化网络和优化器7. 训练网络8. 可视化9. 结果展示10. 完整代码1. 库文件os 文件是为了消除matplotlib 绘图的错误TensorDataset、DataLoader 是类似图像分类的数据加载torch.nn 帮助搭建神经网络import os
os.environ['KMP_DUP
1.自整定的过程大致分为以下步骤： ①稳定为先：先用一个无需非常完美的PID参数调整系统，使系统的被调量和输出都达到稳态，并且被调量近似达到设定值。 ②强行震荡：再暂时禁用PID调节，使控制器将一个矩形波状的控制作用力作用于系统，当被调量低于设定值时
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2024-07-09 08:03:26
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上节课介绍了计算机中浮点数的表示方法，数值计算中涉及到的几种误差以及数值方法这门课中的一些数学基础。本节课将介绍如果使用数值方法来求解非线性方程。1. MATLAB基本操作>> % 生成序列
>> 1:5
ans =
1 2 3 4 5
>> % 清空所有变量，在脚本执行之前调用
>> clear a
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2023-11-06 22:23:04
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写在开头: 非线性方程，就是因变量与自变量之间的关系不是线性的关系，这类方程很多，例如平方关系、对数关系、指数关系、三角函数关系等等。求解此类方程往往很难得到精确解，经常需要求近似解问题。本文将从一道数列题开始，引出一种求解非线性方程的基础方法：简单迭代法。然后讲解科学计算器的求解方法：牛顿切线法。最后会用python实现两种方法并可视化。不动点迭代法引子先来看一道简单的数列题。解此题只需令即可。
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2023-10-08 12:58:25
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