基本的闭环控制图如下:  将各个控制单元对应到无人机上,可以做出Pitch角的反馈控制框图:四轴姿态PID控制单级控制框图如下: 串级控制框图如下:        主要是在角度控制的基础上,增加了角速度控制。期望姿态角与姿态结算出来的角度进行角度PID控制,输出的角度值,是离散型数据。又因
转载 2023-11-03 13:42:01
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# 自然语言处理中的命名实体识别(NLPID) 自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是计算机科学和人工智能的一个重要领域,其目的是使计算机理解和生成自然语言。命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是NLP中的一个关键任务,它主要用于识别文本中的实体,如人名、地名、组织名等。在这篇文章中,我们将探讨NER的基本概念
# NLPID的作用及应用 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门涉及人类语言和计算机之间交互的领域。NLPID(Natural Language Processing Identification)是NLP的一种应用,主要用于文本分类、情感分析、实体识别等任务。本文将介绍NLPID的作用及其在实际应用中的示例。 ## NLPID的作用 NLP
原创 2024-05-01 05:14:53
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第二步是把分词结果,对照词表转化成 ID词表是什么呢?首先我们要知道,中文字符是没办法直接计算的,更不要说进一步的操作了,所以我们需要的是词嵌入,获得 word embedding,详见:为什么NLP中需要词嵌入 word embeddings(学习心得)而词语要转化为 word embedding 之前,先要根据词表转化为对应的序号 ID,这样转化程序才知道你转化的是哪个词所以这里面是 2 重对
一.项目简介1.1LangID & langid 项目地址:https://github.com/saffsd/langid.py Langid是一个现成的语言识别工具。语言识别(LangID)可用于USENET信息,网络搜索词,多语言文本检索,语法分析等领域。从1990年起,LangID就被视为有监督的机器学习任务,并极大地受到文本分类(text categorization)研究的影响
前言近年来比较优秀的词嵌入模型有word2vec,ELMo,OpenAI GPT,和本文要介绍的BERT。其中word2vec通过全连接神经网络进行训练,ELMo通过堆叠LSTM组件构建网络进行训练,OpenAI GPT和BERT则以NMT任务所提出的模型架构Transformer为基本组件构建网络训练。BERT(Bidirectional Encoder Representations from
本文介绍一些常用的无监督关键词提取算法:TF-IDF,TextRank,主题模型算法一、TF-IDF算法即词频-逆文档频次算法,其基本思想是想要找到这样的词:它在一篇文档中出现的频次高(TF),即说明这篇文档很有可能围绕这个词进行说明;但是并不在多篇文档中出现(IDF),即说明这个词对文档的区分能力强。tf(word)=(word在文档中出现的次数)/(该文档总词数),tf是就单篇文档来说的;id
转载 2023-07-31 22:37:57
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NLP:从传统到现代的演进 NLP(自然语言处理)的本质是发现各语义单元之间的联系,去理解和拟合人类语言正确的表达方式,这种模拟是从简单到复杂的,从底向上,从具体到抽象的,回答如下问题什么样的字凑在一起叫词?什么词凑在一起才能成为一个句子?什么样的句子才能形成一个段落? NLP的处理模式可大致概括如下:对基本语义单元的向量化,计算机不认识什么叫字,词,句子,只认识向量(最终本质
转载 2023-08-22 23:18:27
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# 在中间系统中的 NLP ID 的作用 ## 什么是 NLP ID? NLP(自然语言处理)ID 是一种用于在中间系统中识别、处理和分析文本数据的机制。随着信息技术的飞速发展,中间系统的作用愈发重要,其核心任务之一就是帮助应用程序理解和处理自然语言数据。通过 NLP ID,我们能够有效地将文本量化,将其转换为可供计算机理解的格式。 ## NLP ID 的基本原理 在中间系统中,NLP I
补充关于pid的知识:PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了。小到控制一个元件的温度,大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等,都可以使用PID控制。这里我们从原理上来理解PID控制。 PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例,积分,微分控制。pid.c这个文件主要设置关于pid的初始化函数,设置参数函数。具体可看里边注释#includ