一、原理部分： 还是图片显示~ 二、sklearn实现 1、回归树 决策树做回归也太差了吧，难道是我调参有问题吗？一会试试调参看看 决策回归树的误差： 667.87208618 还是没啥用，好差的效果，同样的数据，前面线性回归的均方误差才二十几 决策回归树的误差： 643.989924585 2、分 ...
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2018-04-12 23:26:55
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1011: [HNOI2008]遥远的行星 Description 直线上N颗行星，X=i处有行星i,行星J受到行星I的作用力，当且仅当i<=AJ.此时J受到作用力的大小为 Fi->j=Mi*Mj/(j-i) 其中A为很小的常量，故直观上说每颗行星都只受到距离遥远的行星的作用。请计算每颗行星的受力， ...
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2018-04-11 22:16:04
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恢复内容开始 基于图像的波前传感是一种利用参数化物理模型和非线性优化计算点扩散函数(Psf)来测量波前误差的方法。当执行基于图像的波前传感时，探测器上捕获一个psf，物理模型创建一个波前，生成一个模拟psf，与优化后的数据相匹配。一个很好的策略是用多项式(如Zernike多项式)对波前进行参数化，从 ...
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2018-04-11 15:05:12
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摘要——本文提出了一种单目视觉惯性测距算法，该算法直接利用图像块的像素灰度误差，实现了精确的跟踪性能，同时具有很高的鲁棒性。在检测后，对多层图像块特性进行跟踪与底层扩展卡尔曼滤波(EKF)紧密耦合，通过在更新步骤中直接使用灰度误差作为更新项。我们遵循一种纯粹的测量方法，，3D地标的位置总是以当前摄像 ...
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2018-04-09 23:19:52
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手工移动是不可能的，总是有点误差，虽然有主动捕捉的功能。 一个sheet里面的一种表格只能有一个定位点。 所以当需要精确定位多个表格的时候，可以先表格先设置为附着点属性为true，定位完成后，设置为false。这样就不会相互干扰！ ...
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2018-04-09 13:16:12
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LIBVISO2简介 libviso2 (Library for Visual Odometry 2) 是一个快速跨平台C++库用于计算移动单目/双目相机的6DoF运动。 双目版本基于最小化稀疏特征匹配的重投影误差，比较通用（无需运动模型或安装限制，除了输入图像需为校正后（rectified）的并且... ...
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2018-04-08 20:16:56
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监督学习算法工作流程 h代表假设函数，h是一个引导x得到y的函数 如何表示h函数是监督学习的关键问题 线性回归：h函数是一个线性函数 代价函数 在线性回归问题中，常常需要解决最小化问题。代价函数常用平方误差函数来表示 代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用 ps：尽可能简化问题去 ...
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2018-04-08 00:14:06
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题目大意：斜45度摆放的正方形，靠左摆放，但需与x轴接触，求按顺序摆放，从上方可以观察到的正方形序号。 解题关键：因为题目没让输出与边长有关的东西，所以可以直接将边长设为左端点到中心的距离，来消除误差。求出每个正方形的左端点和右端点之后，然后dp一下求出每个正方形最左端可以被看到的位置和最右端可以被 ...
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2018-04-07 22:57:16
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javascript是一门单线程语言，为了实现主线程的不阻塞，但可以用Event Loop模拟多线程操作 Event Loop中同步异步任务执行顺序： 所有异步任务都是在Event Table中注册函数，当指定的时间完成时，Event Table会将函数放入Event Queue，主线程的同步任务执 ...
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2018-04-07 11:14:29
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什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法，可以用在分类问题上，也可以用在回归问题上。 什么是非参数学习？ 一般而言，机器学习算法都有相应的参数要学习，比如线性回归模型中的权重参数和偏置参数，SVM的C和gamma参数，而这些参数的学习又依赖一定的学习策略。相比较而言，k近邻算法可以说是最简单，也是 ...
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2018-04-06 17:34:49
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