2015070708 - 修正笔记

最新推荐文章于 2024-10-28 19:25:52 发布
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分类专栏： 人生思考 文章标签： 思考
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本书探讨了在阅读书籍时如何有效记录笔记、归纳思考并定期评估进度，以确保每一步努力都能引领正确的方向。通过及时的反馈与调整，避免误入歧途，确保所有工作都有价值。

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    在书上记录笔记,同时进行归纳思考整理,同时必须进行记录完成的时间,做效率上的评估,然后不断去改进,而不是一条路走到黑,什么反馈没有评估,如果有的正确的路,那么一切顺利;如果误入歧途,那么所有的努力都是没有价值的!

    一路走下去,看好方向,思考和评估,否则可能所有的努力都是徒劳的!

学习opencv-python笔记
qq_45856838的博客
11-10 4268
因为学校内一个项目设计的实验课，需要我们用opencv去做一些图像处理，以前一直没有做过类似的东西，对于编程也并不是很熟悉，从小白开始学起，写这篇文章的想法是去整合自己学习过程中找到的一些资料，以及自己在调试中遇到的一些小问题，希望可以帮到那些和我一样同样从头开始学习的uu们。废话很多，当然可能也会有一些不是很准确的说法，望各位指正交流！ 学习资料 我是在GitHub上找到的一个讲opencv-python的博主的文章，里面讲的很基础很详细，但是对于小白来说效果着实不错，大佬...
统计分析-学习笔记
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li632519137的专栏
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1.方差（Variance） 意义：度量一个维度偏离其均值的程度 公式： 1.总体均值： 2.样本均值S（n-1为无偏估计）： SPSS操作： “分析”→“描述统计”→“频率”→“统计”→选择“平均值”与“标准差” 2.数据无量纲化 数据归一化(Normalization，又称Min-Max Scaling) 含义：当...
Abaqus-修正剑桥模型
m0_38052662的博客
04-13 2011
剑桥模型(Clay Plastic) abaqus中剑桥模型要与porous elastic材料模型结合。EDIT keywords 定义初始孔隙比。定义赋予剑桥参数材料初始应力场。
TiDB-学习笔记
qq_34226628的博客
12-19 4118
tidb学习
灰度模型GM(1,1)-学习笔记
weixin_42282506的博客
11-16 2168
上一个阶段的到的是一次累加数列的预测公式，若想得到是原始数据的预测公式，需要逆用累加公式来将一次累加数列还原成原始数据。已知累加数列公式当1≦k≦n时，所求值为拟合值，当k>n时，所求值为预测值。至此，用模型预测的阶段已经完成。clcclearclose all% %GM(1,1)%使用Gary_model没发生误差过大的情况，因此又列了一组新的数据y0、y1来调试残差检验error_correction的代码%运行时，%%%1和%%%2代码块二选一即可%%%2%%%%残差检验。
VINS-MONO学习笔记-手动添加ZUPT
qq_44705939的博客
10-28 1466
可以看到，RMSE提升了约10%，且在EVO生成的轨迹中可以看出，在Z轴上的定位信息会相比没加零速约束效果会好点（图就不贴了）最后，这个代码不算太难，整体其实也就是个工程化的思路，可能存在一定的错误，如有问题，望各位不吝赐教，最后的最后，贴上我拜读的几篇博文；VINS工程落地经验帖VINS源码解读。
拉普拉斯修正学习笔记
weixin_44031260的博客
11-17 2065
为什么要做平滑处理?   由于在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。   如，在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语属于各类的概率为0，使用连乘计算文本出现在各类的概率也均为0。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到就认定该事件被分类的概率是0。      为了解决零概率的问题，法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方...
一些语音特征--学习笔记
oneself的博客
10-05 2121
一些语音特征--学习笔记
惯性导航系统--百科笔记
越吃越胖的黄
01-19 9445
惯性导航系统——百科整理 惯性导航系统（INS，以下简称惯导）是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统。 其工作环境不仅包括空中、地面，还可以在水下。惯导的基本工作原理是以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。 文章目录惯性导航系统——百科整理1.定义2.简介优点缺点3.分类4.发展5.目前惯导的几大类型介绍5.1 惯性导航：5.2 视觉导航原理：5.3 电磁导航：5.4 激光
0065-极智AI-解读T4上商汤OpenPPL vs TensorRT7 vs TensorRT8性能对比修正-个人笔记
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万能句型-fix-ma笔记
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除了句型外，"fix-ma笔记"可能还包含了对作文常见错误的分析及修正方法，如语法错误、词汇误用、逻辑不清等问题。学习者应当结合实际练习，不断应用这些句型，以达到熟练掌握并自然运用的程度。 在"image_fix-...
行业分类-设备装置-语音笔记的创建方法及系统.zip
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PMP-学习笔记.doc
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夏色四叶草安卓版.apk
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软件工程9大核心开发模型对比与应用指南：全面解析软件工程中各开发模型的特点与选型策略
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内容概要：本文档详细解析了软件开发中的9大核心模型，包括瀑布模型、V模型、迭代模型、增量模型、螺旋模型、敏捷模型、快速原型模型、喷泉模型和演进型原型模型。通过对每个模型的核心特点、优点、缺点及适用场景的分析，结合对比表格、案例详解和决策树，为开发者提供了完整的选型指南。文中还列举了多个典型行业应用案例，如金融核心系统的瀑布+V模型、游戏开发的喷泉+敏捷模型以及智能硬件的演进型原型模型，展示了不同模型在实际项目中的应用效果。最后总结指出，传统模型适用于高可靠领域，而敏捷与原型模型则更适合互联网快速试错的环境，混合模型如“瀑布+敏捷”的应用趋势逐渐显现。 适合人群：具备一定软件工程基础知识的开发人员、项目经理及软件工程师，尤其是有1-3年工作经验的技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解不同开发模型的特点与差异；②为项目选型提供参考依据，确保选择最适合项目的开发模型；③通过案例分析提升实际应用能力，提高项目成功率。 其他说明：本文不仅介绍了各个模型的理论知识，还结合实际案例进行详细剖析，建议读者结合自身项目需求进行深入研究，并在实践中不断探索和优化，以找到最适合自己项目的开发模型。
词袋模型算法库，用于识别相似图像
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