HiveSql一天一个小技巧：如何巧用分布函数percent_rank()求去掉最大最小值的平均薪水问题
本文给出了一种利用percent_rank()求去掉最大最小值的平均薪水的方法，该方法更简洁高效，值得借鉴。通过本文需要掌握的姿势点如下：• PERCENT_RANK函数的作用、意义及使用场景是什么？• PERCENT_RANK函数的结果是如何计算？• PERCENT_RANK与cume_disk
超分算法之SRCNN
这篇文章是2014年的一篇论文，其主要意义在于作者推出的SRCNN是深度学习在超分上开篇之作！SRCNN证明了深度学习在超分领域的应用可以超越传统的插值等办法取得较高的表现力。参考目录：①深度学习图像超分辨率开山之作SRCNN（一）原理分析②深度学习端到端超分辨率方法发展历程SRCNN1 SRCNN
模型评估（误差平方和(SSE The sum of squares due to error)）
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机器人运动｜浅谈Time Elastic Band算法
现在，我们再来看global_plan_viapoint_sep在局部规划中的作用，该参数的描述为“从全局路径中选取的每两个连续通过点之间的最小间隔”，结合对viapoint的理解，从该描述中我们可以知道，该参数影响的是teb_local_planner规划的最优轨迹对全局路径的跟随效果。在实际的开
2022年西安邮电大学第三届网络安全技能大赛|Crypto
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感知机算法之Python代码实现
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【语音算法】wav2vec系列原理和使用
wav2vec系列工作由facebook AI Research团队提出，包括wav2vec、vq-wav2vec、wav2vec2.0，效仿nlp上的word2vec，是语音的一种通用特征提取器。本文重点讲解wav2vec2.0模型及其使用方法。
成为AI架构师的三大能力
AI架构师应该具备把AI技术高效落地业务应用的能力，具体而言，对应三个基本能力:第一，AI架构师要对AI技术和开发应用流程有整体掌握能力第二，AI架构师要对上层 业务有充分的理解，有很好的技术抽象能力和技术判 断力第三，AI架构师要能设计并实现高效合理的AI落地方案
Matlab实现Kmeans算法（每行代码标注详细注解）
本文主要为了完成平日作业，并进一步加深对算法的理解。也希望对来访的读者有所帮助。目录一、什么是Kmeans算法二、Kmeans算法的意义三、Kmeans算法代码解析1.关键概念2.大致思路3.对照每行代码的详细注解四、总结总结一、什么是Kmeans算法二、Kmeans算法的意义三、Kmeans算法代
ROS中map，odom坐标系的理解以及acml和robot_pose_ekf的对比和小车漂移方法解决
只是一个概念上的坐标系，实际不存在如果说完全相信传感器的数据，那么可以认为odom坐标系就是map坐标系如何计算odom坐标系相对于map坐标系的位置：首先获得差速计推算出的小车坐标p，然后使用雷达再次估算小车的位置g(此时认为g比较准确，因此认为g就是小车在map上的坐标)，那么差速计得到的坐标可
鲸鱼优化算法(WOA)及其优秀变体(含MATLAB代码)
鲸鱼优化算法(WOA)及其优秀变体(含MATLAB代码) 为大家推送鲸鱼优化算法(WOA)，并对它近几年的工作做简要总结，介绍一些WOA的先进变体，方便研究WOA的朋友做实验~
因子图优化原理（iSAM、iSAM2论文解析）
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滑模控制理论(SMC)
滑膜控制的核心是建立一个滑模面，将被控系统拉倒滑模面上来，使系统沿着滑模面运动，滑膜控制的优势在于无视外部扰动和不确定性参数，采取一种比较暴力的方式来达到控制目的，但是这种暴力也带来了一些问题，就是正负信号的高频切换，一般的硬件是无法进行信号的高频切换的，所以需要一些其他的方式避免这个问题，还有就是
Java基础_48. 三种循环的区别
第一个区别:只有do...while 会输出"我爱Java"因为do...while 循环先执行循环体, 所以至少把循环体走一次.而for 和while 先执行条件判断.for 循环和 while 循环的区别:for 循环和 while 循环 都是输出两次"我爱Java"如果在for 循环和 whi
市面上的数学规划求解器都有哪些？
国内外常见优化求解器梳理总结
西安交通大学SQ轴承数据集（文末附数据）
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两阶段鲁棒优化的 Benders分解 与 行列生成(C&CG) 算法及算例讲解
本文主要基于Zeng Bo老师2013年发表于《Operations Research Letters》上的文章《Solving two-stage robust optimization problems using a column-and-constraint generation meth
关于代理模型的一些理解
为什么要使用代理模型？在实际问题中，优化问题的解空间一般规模较大且复杂，导致求解过程也非常复杂。优化问题逐渐向复杂的高维、非线性、多极值的昂贵优化问题发展，这类问题的计算时间成本十分昂贵。构建代理模型以下三步：（1）选择适当的实验设计方法用于获取构建代理模型的初始样本点（2）选择合适的一个或多个代理
一起自学SLAM算法：10.1 RTABMAP算法
连载文章，长期更新，欢迎关注：同前面介绍过的大多数算法一样，RTABMAP也采用基于优化的方法来求解SLAM问题，系统框架同样遵循前端里程计、后端优化和闭环检测的三段式范式。这里重点讨论RTABMAP两大亮点，一个亮点是支持视觉和激光融合，另一个亮点是内存管理机制。下面将从原理分析、源码解读和安装与
关于差分进化算法(Differential Evolution)
差分进化算法最具有特色的是它的自适应变异操作，在演化的初期阶段，因为种群中个体的差异较大，因此用来作为变异扰动的差向量也较大，个体的扰动就较大，有利于算法的全局搜索；随着演化的进行，当算法趋于收敛的时候，种群中个体的差异随之较小，因此用来变异扰动的差向量也随之自适应地变小，较小的扰动有利于局部搜索。
