这篇博客写的很清楚//使用ceres,根据50个含有高斯噪声的点拟合曲线 y = 5*sin(x) + 6*cos(x)#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>#include <ceres/ceres.h>#include <chrono>#include <vector>usin
原创
2023-03-04 00:12:44
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在详细介绍L1与L2之前，先讲讲正则化的应用场景。正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力所谓过拟合（over-fitting）其实就是所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致在验证数据集以及测试数据集中表现不佳。造成过拟合的本质原因是模型学习的太过精密，导致连训练集中的样本噪声也一丝不差的训练进入了模型。所谓欠拟合（under-fitting），与过拟合恰好相反，模型学习
SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸优化问题、拉格朗日乘子法、对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法！相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料，着实费了不少功夫！本文便针对SVM涉及到的这些复杂概念进行总结，希望为大家更好地理解SVM奠定基础。 一、凸集和凸函数在讲解凸优化问题之前我们先来了
Ceres 翻译为谷神星，是太阳系中的一颗矮行星，于1801年被意大利神父 Piazzi 首次观测到，但随后 Piazzi 因为生病，跟丢了它的运行轨迹。 几个月后，德国数学家 Gauss，利用最小二乘法，仅仅依靠 Piazzi 之前观测到的12个数据，便成功的预测了谷神星的运行轨迹。 两百多年后，为了解决一些复杂的最
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2024-02-02 19:35:11
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CHECK 约束CHECK 约束通过限制输入到列中的值来强制域的完整性。这与 FOREIGN KEY 约束控制列中数值相似。区别在于它们如何判断哪些值有效：FOREIGN KEY 约束从另一个表中获得有效数值列表，CHECK 约束从逻辑表达式判断而非基于其它列的数据。例如，通过创建 CHECK 约束可将 salary 列的取值范围限制在 $15,000 至 $100,000 之间，从而防止输入的薪
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2024-04-02 15:47:22
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MySQL基础：约束概述概念：约束是作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据。目的：保证数据库中的数据的正确、有效和完整性。分类：约束描述关键字非空约束限制该字段的数据不能为nullNOT NULL唯一约束保证该字段的所有数据都是唯一、不重复的UNIQUE主键约束主键是一行数据的唯一标识，要求非空且唯一PRIMARY KEY默认约束保存数据时，如果未指定该字段的值，则采用默认值DEFAUL
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2024-09-24 23:04:46
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1. 拉格朗日乘数法的基本思想 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数。 如何将一个含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题？拉格朗日乘数法从
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2024-05-16 10:51:08
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RANSAC算法之前了解过相关的原理，这两天利用晚上闲暇的时间，看了一下RANSAC算法的Python代码实现，这方面的资料很多了，这里就不在重复。在分析该RANSAC.py代码之前，想用自己的对RANSAC的理解对其做下总结。 在实际应用中获取到的数据，常常会包含有噪声数据，这些噪声数据会使对模型的构建造成干扰，我们称这样的噪声数据点为outliers，那些对于模型构建起积极作用的我们称它们为
过拟合和欠拟合一、什么是过拟合和欠拟合？二、过拟合和欠拟合问题1、欠拟合：2、过拟合：2.1 减少过拟合总结：三、产生过拟合原因四、解决过拟合方法1. 正则化2. 剪枝处理3. 提前终止迭代4. 权值共享5. 增加噪声6. Batch Normalization7. Bagging和Boosting8. Dropout 一、什么是过拟合和欠拟合？图一：欠拟合——模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线
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2024-04-07 12:02:15
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1.原理多边形近似将物体的轮廓转为一系列的直线段，在此使用基于弦算法得到近似轮廓的多边形。就复杂度和所用内存空间而言，该算法不是最有效的，但具有易于实现和提供精确的逼近阈值控制的优点。弦算法通过迭代细分过程减少多边形轮廓的点数。分段[AB]表示A是起点，B是离A距离最远的弦，在A和B之间的轮廓上，寻找离弦最远的点M。如果M与弦之间的欧氏距离小于近似阈值，则停止对端[AB]的迭代过程，否则继续对段[
常见类型整型：字节范围特点： ①都可以设置无符号和有符号，默认有符号，通过unsigned设置无符号 ②如果超出了范围，会报out or range异常，插入临界值 ③长度可以不指定，默认会有一个长度 长度代表显示的最大宽度，如果不够则左边用0填充，但需要搭配zerofill，并且默认变为无符号整型浮点型定点数：decimal(M,D) 浮点数: float(M,D) 4 double(M,D)
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2024-07-30 20:55:43
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# Python拟合带误差棒的函数
在科学研究和数据分析中，真实的测量数据往往伴随着误差。为此，使用误差棒（Error Bars）展示数据的不确定性显得尤为重要。本文将探讨如何使用Python进行函数拟合，同时考虑误差棒，并给出相关示例代码。
## 什么是误差棒？
误差棒用于图形化表达数据的误差范围。通常在实验数据中，我们会因为测量仪器的精度、环境因素等原因，得到一定的误差。误差棒可帮助我们
今天大管和大家聊一聊极大似然估计是到底怎么一回事。有的同鞋看了很多机器学习算法，也用了很多极大似然估计，可能对它具体是什么还有点懵。 既然要把极大似然估计搞明白，就绕不开一个话题，什么是估计。这里我们聊点估计和函数估计。点估计 点估计的目的是为一些我们感兴趣的量提供一个最优的预测。比如说前几篇中提到的线性回归的权重。我们把θ的点估计表示为θ^。令数据是独立同分布的，则点估计是这些数据的任意函数:
布局模型Sliver 的布局流程如下：Viewport 将当前布局和配置信息通过 SliverConstraints 传递给 Sliver。Sliver 确定自身的位置、绘制等信息，保存在 geometry 中（一个 SliverGeometry 类型的对象）。Viewport 读取 geometry 中的信息来对 Sliver 进行布局和绘制。Sliver 模型的约束基础约束对象class Sl
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2024-03-05 10:50:58
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1.2. 序列1.2.1. 什么是序列序列(SEQUENCE)是一种用来生成唯一数字值的数据库对象。序列的值由Oracle程序按递增或递减顺序自动生成，通常用来自动产生表的主键值，是一种高效率获得唯一键值的途径。序列是独立的数据库对象，和表是独立的对象，序列并不依附于表。通常情况下，一个序列为一个表提供主键值，但一个序列也可以为多个表提供主键值。1.2.2. 创建序列创建序列的语法：CREATE
损失函数篇
本章的主题是神经网络的学习。
这里所说的“学习”是指从训练数据中
自动获取最优权重参数的过程。
本章中，为了使神经网络能进行学习，
将导
入损失函数这一指标。
而学习的目的就是以该损失函数为基准，
找出能使它
的值达到最小的权重参数。
为了找出尽可能小的损失函数的值，本章我们将
介绍利用了函数斜率的
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2023-10-01 15:43:46
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一.原理分析1.如何计算一元线性回归方程最优参数首先,假设我们有一条拟合上图这些散乱的点的直线f(x) = a*x + b ,那么我们如何判断这条线是否很好的拟合了这些点? 那么我们不妨用下面的方法 : 我们输入一个x , 得出对应的y值 , 然后在根据 真实的 y值 , 计算二者的误差, 误差越小说明直线拟合的越小所以 我们可以得出一个损失函数 -> y - f(x) 真实的值减去 使用拟
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2023-12-21 16:34:20
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1.Ceres中求解一个优化问题的结构背景：在SLAM中，很多问题都是在求解Translation（包含旋转和平移量），因此这里以其为代表，来分析使用ceres如何对其近求导。void Calibrator::Optimize(Eigen::Matrix4d& tf)
{
//待优化参数分别为rotation和t
Eigen::Matrix3d rot = T_.topLe
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2024-04-16 16:48:17
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vin-slam中调用ceres库内部代码分析与性能优化1，vin-slam中后端参数优化调用流程代码2，ceres内部的求解流程(未完待续) 首先，很抱歉前几次上传的关于一些图像算法代码不全，主要是对这个csdn用法不太熟悉，有些东西遗漏了，如有兴趣可以加我微信yhtao923，我们可以交流一下。 本文对vin-slam一些算法原理不做介绍，有关这方面内容网络资源较多，大家可以搜索到很多相
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2024-06-18 10:40:38
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目录2 Constraint satisfaction problems: examples2.4 Boolean constraint satisfaction problems2.5 Symbolic constraint satisfaction problems2.6 Constrained optimization problems2 Constraint satisfaction pr
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2023-12-08 14:01:21
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