创建自定义强化学习算法的智能体创建环境定义策略自定义智能体类智能体属性构造函数相关函数可选功能创建自定义智能体训练自定义智能体自定义智能体仿真 本示例说明如何为您自己的自定义强化学习算法创建自定义智能体。 这样做使您可以利用Reinforcement Learning Toolbox™软件的以下内置功能。 访问所有智能体函数，包括train和sim使用Episode Manager可视化训练进
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2024-05-07 17:19:07
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简介Gramm是Matlab的数据可视化工具箱，可以轻松灵活地生成具有出版质量的图表。Gramm无需循环绘制颜色或子图，可自动生成颜色和图例，处理轴限制等。Gramm一大优势就是进行数据统计和对比，尤其是对比。偶然间发现这个超级有用的绘图工具箱，便记录一下，后续会陆续补充使用技巧。下载链接：https://github.com/piermorel/gramm。安装在github上也有介绍，很简单。
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2024-05-09 18:39:32
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4.1数据清洗4.1.1缺失值处理1.缺失值处理方法：删除记录、数据插补、不处理2.常用的插补方法：均值/中位数/众数插补：用该属性取值的平均数/中位数/众数进行插补使用固定值：将缺失值的属性用一个常量替换。最近临插补：在记录中找到与缺失值最接近的样本的该属性值插补回归方法：对带有缺失值的变量，根据已有数据和其有关的其他变量（因变量）的数据建立拟合模型来预测缺失值的属性值插值法：利用已知点建立合适
大家好，今天小尼比继续来给大家讲解和MATLAB有关的知识，在《新手必看MATLAB基础知识1：MATLAB操作界面与MATLAB设置》中，有人评论留言，提出了“有点看不懂这些操作”的问题，或许今天我们能把这个问题解决。如果还没有解决，那么请看小尼比在后期的系列文章，一定会解决那位“同学”的问题。首先非常感谢在上次文章中，进行了评论，点赞，收藏或关注“尼比学术小讲座”的“同学”。正是因为你们的支持
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2024-08-20 19:45:35
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Matlab 简单图像处理 图像的读入与信息显示建立三个储存RGB分量的矩阵新图新的合成文字添加新图片的保存与导出总结 图像的读入与信息显示首先肯定是打开matlab软件，在matlab中有很强大的库函数可以供用户直接调用。比如这里要用到的就是 imread() 函数>>I=imread('/Users/charlieyang/Pictures/opencvtest.jpg'); /
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2024-05-28 09:31:20
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已经大概的介绍了matlab内置函数在混合编程中的优点，并通过程序找出了matlab中的大部分内置函数，当然更多人关心是如何像我所说得那样，不用直接编译，就直接在C#中调用这些内置函数。本文就带你揭开这些谜团。声明，这篇文章是需要一点点混合编程基础的，基本概念和过程要懂一点，如果能简单成功混编一个简单的计算或者绘图例子，可以更容易理解。1.传统的Matlab.NET混合编程步骤传统的Matlab.
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2024-10-25 09:43:46
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EM算法与GMM Hongliang He 2014年4月 hehongliang168168@126.com 注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。 GMM简介 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉等领域有着广泛的应用。其典型的应用有概率密度估计、背景建模、聚类等。
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2024-06-14 17:51:07
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Python有很多处理日期和时间的方法，其中转换日期格式时最为常见的。Python提供了time和calendar模块用于格式化日期和时间。1.时间函数在Python中，通常有如下几种方法表示时间：时间戳。格式化的时间字符串。时间元组（struct_time）。1.1时间戳通常来讲，时间戳表示的是从1970年1月1日00：00：00开始按秒计算的偏移量。返回时间戳的函数主要有time()、cloc
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2023-05-22 20:19:55
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(2) [1 2; 3 4].*[0.1 0.2; 0.3 0.4]
(3) [1 2; 3 4].\
GMD算法由Forney于1966年提出。GMD译码算法是一种简单优雅的软判决译码算法。对于最小距离为dmin的(n,k)线性分组码，若2v+e<=dmin-1，则错误-删除译码算法可以纠正v个错误和e个删除的所有组合。GMD算法考虑e<=dmin-1个删除出现在dmin-1个最不可靠的位置上的所有情况，因为这些位置是最可能出错的位置。算法描述如下：根据接收序列r得到硬判决接收序列z，
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2024-05-31 05:13:19
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scanmatcher和gridfastslam头文件1、gridlinetraversal.h2、scanmatcher.h3、gridslamprocessor.h4、NEXT 今天，将讲解最后三个头文件。话不多说，直接开始。首先是gridlinetraversal.h，主要功能是判定空闲栅格。1、gridlinetraversal.hnamespace GMapping
{
t
参考文献：MATLAB函数库查询辞典 徐东艳 孟晓刚编著[函数描述]X=gmres(A,b)视图求解线性方程组A*x=b的解x。nXn的稀疏矩阵A必须是方程且应是大型稀疏矩阵。列向量b的长度必须为n。参数A可以是一个函数afun以使得afun(x)返回A*x，对于这一语法格式，gmres并不重新启动，迭代的最大次数为min(n,10)。 如果gmres收敛，则显
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2023-10-30 13:21:35
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# 如何在Java中实现GMRES算法
## 一、引言
GMRES（Generalized Minimal Residual Method）是一种用于求解非对称或非正定线性方程组的迭代算法。对于新手开发者，了解GMRES的基本思想和实现步骤有助于理清思路。本文将引导你逐步实现一个简单的GMRES算法。
## 二、流程概述
首先，让我们概述一下实现GMRES算法的步骤：
| 步骤 | 描述
CPU2010年，Martin Humenberger等人采用SGM算法计算粗视差图，然后对图像进行分割，在分割区域内进行视差平面的拟合，设置一定阈值，对无效视差进行填充。2011年，Simon Hermann等人提出一种快速SGM算法，对原图进行下采样，在缩小的图像上采用SGM算法计算粗视差图，利用粗视差来缩小原图上的视差搜索范围，减少了计算量，但是最终视差图的准确度依赖于较为准确的粗视差图。2
目录 2.基本遗传算法2.1基本遗传算法描述2.1.1基本遗传算法的构成要素2.1.2基本遗传算法描述2.1.3基本遗传算法的形式化定义2.2基本遗传算法的实现2.2.1个体适应度评价2.2.2比例选择算子2.2.3单点交叉算子2.2.4基本位变异算子2.3基本遗传算法应用举例2.3.1遗传算法的应用步骤2.3.2基本遗传算法在函数优化中的应用举例2.3.3补充解释参考资料2
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2024-03-07 21:30:12
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首先明确三个概念：1、Gmapping是基于滤波SLAM框架的常用开源SLAM算法。
2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。
3、Gmapping在RBpf算法上做了两个主要的改进：改进提议分布和选择性重采样首先它是基于RBpf粒子滤波算法的。 gmapping的运行步骤一般为：采样-计算权重-重采样-地图估计。 RBpf是一种
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2024-05-26 17:11:00
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练习%编写程序使任意输入的一个数反转，如输入123456，输出654321clc,clear;a = input('输入一个整数\n');b = 0;while a ~= 0 b = b * 10 + mod(a,10); a = fix(a / 10); %截尾取整数 %% javascript:void(0)endb 关于matlab 整数取整问题：%输入一个数，判断
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2019-02-22 16:32:00
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# 手写 GMRES 算法指南
GMRES（广义最小残差法）是一种用于求解线性方程组的迭代方法。它特别适合处理非对称或稀疏矩阵。对于初学者来说，可以遵循以下步骤和代码实现这一算法。下面将通过一张表格展示实现的流程，并逐步说明每个步骤需要执行的代码。
## 实现流程
| 步骤 | 说明 |
|-------
原创
2024-10-27 06:05:21
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## GMRES算法及其Java实现
### 一、引言
GMRES（Generalized Minimal Residual）算法是一种用于求解线性系统 \(Ax = b\) 的迭代方法，特别适用于稀疏矩阵和非对称矩阵。GMRES算法的核心思想是最小化残差，并通过建立 Krylov 子空间来逼近解。本文将概述GMRES算法的原理，并提供一个Java实现示例。
### 二、GMRES算法概述
简介前两天看到知乎上的“最佳聚类实践” 介绍了GMM(高斯混合算法)。相比之前学习的K-Means有些优势。 比如有P(x | θ)，类比K-means有概率，更rubust. 结合GMM，需要使用EM算法，极大似然估计来估测参数 比如Σ(样本标准差 or 马氏距离)，σ，平均数等1 极大似然估计和EM算法极大似然两种常见的估算参数算法：“最小二乘法” 与 “极大似然估计” 主要提下极大似然估计的
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2024-01-21 11:53:33
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