00 电子表格课程介绍

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电子表格课程内容

电子表格


电子表格使用(初级):

用电子表格解决商业问题(进阶):

电子表格项目:

什么是电子表格

电子表格(SpreadSheet),就是我们常用的 Microsoft Excel 程序,虽然常用的只是填写表中的数据,但是电子表格发展到现在,已经功能十分强大。数据的收集、整理和可视化都一应俱全,甚至可以运用回归分析作出预测。

我们先来看下 wiki 对于 SpreadSheet 词条节选,原文为英文,使用 google 自动翻译(很强大啊,完全能看懂/原文链接/):

完成课程的环境

课程中对于环境有详细的说明:电子表格环境说明(需课程开始后可访问)建议如下:

  • **(推荐)Win环境(课程中的环境):**Windows10 + Office2016
  • **Mac环境:**安装 Office2016(是pkg包模式,在商店里没有)。如果是 Mac 高手,对自带的 Apple Numbers 很熟悉,也可以使用(除了箱线图都ok,后续课程中会介绍变通方法),但不推荐(商业环境中还是 Office 比较通用)。
  • **Web环境:**Office365 具备大部分的功能,可以作为备用。而且好消息是在 ‘腾讯微云’ 中可以直接创建 Excel 文件并在浏览器中编辑(结成了基础Office365功能)
  • 最后一点,前两条的软件(注意是 Office2016 不是 Office365)都需要购置,如果觉得贵的话可以参考双11购物平台)

电子表格项目介绍

描述统计学 Project分析问卷数据(初级):
在这里插入图片描述

用数据解决商业问题 Project预测商业决策带来的收益增长(高级):
在这里插入图片描述

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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