伪微分反馈控制(Pesudo-Drivative Feedback Control——PDF)

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于 2023-09-07 17:06:13 首次发布
伪逆（Pseudoinverse）
一个搬运知识的笨小孩
02-02 5693
伪逆（Pseudoinverse） The pseudoinverse A+A^+A+ — the best inverse when the matrix AAA is not invertible 行空间向量vi\boldsymbol{v}_ivi​乘矩阵AAA得到列空间向量 σiui\sigma_i\boldsymbol{u}_iσi​ui​ Avi=σiui A\boldsymbol{v}_i=\sigma_i\boldsymbol{u}_i Avi​=σi​ui​ 如果矩阵AAA可逆 viσi
R语言构建logistic回归模型并使用偏差(Deviance)和伪R方（pseudo R-squared ）评估概率模型：使用sigr包快速计算偏差和伪R方、AIC赤信息指标和偏差的关系
data+scenario+science+insight
11-22 3886
R语言构建logistic回归模型并使用偏差(Deviance)和伪R方（pseudo R-squared）评估概率模型：使用sigr包快速计算偏差(Deviance)和伪R方（pseudo R-squared）、赤信息指标（Akaike information criterion(AIC)）和偏差的关系
伪微分PIIP控制
weixin_45317050的博客
11-04 414
伪微分PIIP控制
伺服电机控制器的参数整定
热门推荐
马小飞的博客
02-01 1万+
翻译自 SureServo Manual，Chapter 5整定的目的：为何整定？何时需要整定？  从本质上来说，伺服系统的工作就是将指令输入和输出的误差减小到零。而将误差减小到零试图花费多大的“力气”取决于系统是被如何整定的。简单地说，整定就是调节伺服系统对于任意给定误差的反应以使系统获得给定响应。在大多数高性能伺服应用中，目标是获得对于误差的高响应速率(又称带宽)，并在运转和停转时维持误差尽可能
深度学习：前馈神经网络
人邮异步社区
04-22 2054
对深度学习（或称神经网络）的探索通常从它在计算机视觉中的应用入手。计算机视觉属于人工智能领域，因深度学习技术而不断革新，并且计算机视觉的基础（光强度）是用实数来表示的，处理实数正是神经网络所擅长的。 以如何识别0到9的手写数字举例。如果从头解决这个问题，首先我们需要制作一个镜头来聚焦光线以成像，然后通过光传感器将光线转换成计算机可“感知”的电子脉冲，最后，由于使用的是数字计算机，需要将图片离散化...
控制算法-前馈控制
2403_86447519的博客
08-23 3544
前馈控制是一种控制策略，通过预测和补偿系统的扰动或变化来改善控制性能。与传统的反馈控制不同，前馈控制不依赖于系统的输出信息，而是基于对未来输入或扰动的预测来进行调整。它的主要目的是在系统发生变化之前进行调整，从而减少或消除这些变化对系统输出的影响。
自动控制：前馈控制
weixin_39753819的博客
07-07 7215
抗扰前馈控制器（Disturbance Rejection Feedforward Controller）主要用于抑制系统中的扰动。这种控制器在检测到扰动后，通过计算并施加一个与扰动相反的控制输入，来抵消扰动对系统的影响。扰动检测：实时检测系统中的扰动源。扰动补偿计算：根据系统模型计算出所需的补偿量。施加补偿控制：将计算得到的补偿量施加到系统中，抵消扰动影响。跟踪前馈控制器（Tracking Feedforward Controller）主要用于精确跟踪系统的参考输入。
Pseudo-Label : The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neural Networks学习笔记
passer__的博客
02-18 1146
伪标签（Pseudo-Labelling）——锋利的匕首，详细介绍了什么是伪标签方法以及伪标签方法的分类，本论文用到的方法就是上文中的创新版伪标签的方法(将没有标签的数据的损失函数也加入进来，就是最后公式后边那一坨，具体如下图)运用训练出的模型给予无标签的数据一个伪标签。方法很直接：用训练中的模型对无标签数据进行预测，以概率最高的类别作为无标签数据的伪标签第二步：运用entropy regularization(熵正则化化) 思想，将无监督数据转为目标函数的正则项(如下文公式)。
Meta-learning原来有这么多用途，一文汇总元学习在5个问题中的应用
fareise的博客
02-23 2223
本文梳理了业内近几年利用meta-learning解决不同场景问题的顶会论文，涉及meta-learning在域自适应、迁移学习、图学习、正负样本不均衡、知识蒸馏等多个场景的应用
pid--d
qq_63090569的博客
04-18 1573
通常，微分增益的调整需要与比例和积分增益的调整相结合，以实现最佳的系统性能。：增加微分增益可能会使得PID控制器的参数调整变得更加复杂，因为过大的微分增益可能导致系统响应过于敏感，引入振荡。：微分控制对误差的变化率进行响应，可以预测误差的趋势，从而使得控制器能够更快地响应系统的偏差。微分作用基于误差信号的变化率，即误差信号的导数，来预测误差的未来趋势。：微分项可以帮助平滑控制器的输出，减少因比例和积分项引起的控制输出的突然变化。：微分控制可以改善系统的动态响应，使系统更快地达到期望的输出，同时减少振荡。
PID控制算法——基本原理（附MATLAB程序）
qq_35623594的博客
08-19 7965
PID 控制器是一种经典且有效的控制策略，通过比例、积分和微分三部分的调节，能够提供稳定的控制输出。虽然其设计和调节相对简单，但在实际应用中需要根据系统的具体需求进行调整，以实现最佳性能。
伺服控制的补偿算法
是纯一的博客
09-07 4858
伺服控制的补偿算法：ＰＩＤ
基于前馈补偿的PID控制算法
追赶时代的博客
11-20 8293
前馈pid控制算法
大语言模型llm学习路线电子书 PDF、开源项目、数据集、视频课程、面试题、工具镜像汇总成一张「一键下载清单」
论文数据分析辅导,；论文人工智能辅导 huazhongxiaosx
12-27 1094
PDF 直链（main 分支）：https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs/blob/main/books/Foundations_of_LLMs.pdf。直链：https://github.com/LLMBook-zh/LLMBook-zh.github.io/blob/main/LLMBook.pdf。PDF 直链：https://intro-llm.github.io/pdf/intro-llm-book.pdf。
PDF to IMG v1.0：批量PDF转图片工具
qq_42045028的博客
12-25 461
PDFtoIMG1.0是一款轻量级批量PDF转换工具（2.94MB），支持将PDF转为JPG/PNG格式。主要特点：1）批量快速转换，智能识别空白页；2）可自定义图片参数（清晰度/尺寸）和转换范围；3）灵活设置输出路径和页面布局。完全免费、无需安装或联网，适用于办公场景。提供夸克/迅雷网盘下载。
[Windows] PDF 专业电子签章工具 v4.8
TB资源
12-25 1135
【摘要】本PDF签章工具专为专业场景设计，支持普通签章和骑缝章两种模式。核心功能包括：多级页面导航与缩放、四种骑缝章位置设置、签章参数精细调节（直径/旋转/透明度）、模板保存与加载、批量应用及随机偏移功能。支持300DPI高质量输出（PDF/JPG），采用智能缓存管理大文件，自动识别矢量/扫描PDF并优化处理。操作流程直观，提供完善的错误处理机制。注意事项：扫描PDF不支持文字下层显示，建议使用透明PNG签章，处理超大文件需确保磁盘空间充足。
通过 Python 提取 PDF 表格数据
2511_93049661的博客
12-29 722
本文介绍了使用 Python 结合 Spire 系列库高效提取 PDF 表格数据的方法，无需复杂 OCR 或正则表达式，即可将PDF表格精准导出为TXT文本和Excel表格格式。
《PDF解析工程实录》第 9 章｜端到端多模态模型：不是接不住，而是要看业务能接受什么
最新发布
夏日白云的boke
12-29 1373
摘要：本文探讨了端到端多模态模型在PDF解析中的实际应用问题。虽然多模态模型在复杂版面理解方面优势明显，但其端到端特性带来输出不稳定、溯源困难、结构不可控等工程挑战。文章指出，选择多模态还是传统pipeline方案并非技术优劣问题，而是业务风险偏好的选择——多模态适合对语义理解要求高但可容忍一定错误的场景，pipeline则更适合需要稳定性和可控性的系统。最终决策应基于业务是否愿意承担模型不可控风险，而非单纯比较技术能力。
provide pesudo code
09-07
以下是一个用于设计 6G 优化贴片天线研究论文的伪代码示例，该伪代码模拟了一个简单的优化过程，通过调整天线的长度和宽度来优化天线的增益和带宽： ```python # 定义天线初始参数范围 min_length = 5 # 最小天线...
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