05 2021 档案
摘要：代码演示 % 基于栅格地图的机器人路径规划算法 % 第1节：利用Matlab快速绘制栅格地图 clc clear close all %% 构建颜色MAP图 cmap = [1 1 1; ... % 1-白色-空地 0 0 0; ... % 2-黑色-静态障碍 1 0 0; ... % 3-红色-动
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摘要：KNN:K-NearestNeighbor–K最近邻（原理） K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，即：每个样本都可以用他最近的k个邻居来代表。核心思想：如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本，并且最相邻样本中的大多数属于某一个类别（该样本也属于这个类别，并具有该类别上样本的特性）KNN很大程度上
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摘要：3.2 层次方法 下图，上面是从左到右由5个簇逐渐合并成1个簇的过程，下面是从右到左由一个簇逐渐分裂成5个簇的过程 AGENS算法 最后面一句话是重点，假设有<A，B>，<C，D>两个簇，这两个簇的距离是由A-C，A-D，B-C，B-D最短的距离来表示的 练习
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摘要：k-medoids算法 对上面图形的解释 第一幅图：原来p属于Oj的（实线），当Orandom代替了Oj，p属于Oi了（虚线）；第二幅图：原来p属于Oj的（实线），当Orandom代替了Oj，p属于Oj了（虚线）； 如果P的中心点发生了变化，则代价Cpjh为P到现在中心点的距离与P到之前中心点距离的
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摘要：3.1划分方法 聚类算法距离——k-means算法 k-means算法 输入：簇的数；数据集；输出：k个簇方法：从数据集中找出k个对象当作原始的簇心； k-means算法的再次解读 k-means聚类算法练习-1 下面10个样本进行簇划分 使用代码计算连续值属性距离 import numpy as
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摘要：1、聚类分析概述 聚类目前常用来做粗分类，粗分类完再细分类一般用其他算法实现 自顶向下法：分裂；自低向上法：聚合 2、相似性计算方法 2.1连续型属性的相似性计算方法 2.2二值离散型属性的相似性计算方法 2.3多值离散型属性的相似性计算方法 2.4混合类型属性的相似性计算方法 则d(1,2) =
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摘要：无人驾驶—自动驾驶概述 无人驾驶—感知基础 目标检测 无人驾驶—感知实战-动态环境感知与2D检测 无人驾驶—感知实战-动态环境感知与3D检测 无人驾驶—动态环境感知与追踪 无人驾驶—高精地图和V2X 无人驾驶—定位系统 无人驾驶—预测系统 无人驾驶—路径规划 从LQR到MPC的发展过程
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摘要：类变量：可在类的所有实例之间共享的值（也就是说，它们不是单独分配给每个实例的）。实例变量：实例化之后，每个实例单独拥有的变量。 class student(): age = 0 name = 'stu' # age,name是类变量 def __init__(self,age,name): self
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摘要：查看变量的类型 #利用内置type()函数 >>> nfc=["Packers","49"] >>> afc=["Ravens","48"] >>> combine=zip(nfc,afc) >>> type(combine) <class 'zip'> 查看变量的内存地址 #利用内置函数id(),
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摘要：这篇文章主要是对python中的数据进行认识，对于很多初学者来讲，其实数据的认识是最重要的，也是最容易出错的。本文结合数据与内存形态讲解python中的数据，内容包括： 引用与对象 可变数据类型与不可变数据类型 引用传递与值传递 深拷贝与浅拷贝 （id函数：你可以通过python的内置函数 id()
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摘要：cubemx是图形配置软件, 可以节省往常配置IO口的时间, cubemx主推hal库, 它是生成keil工程的工具 cubemx生成的工程可以用keilv5编程软件来编辑... 用Cube mx定义引脚建立工程非常方便比keil简直好太多了，不过编写代码不行（CubeIDE还行，不习惯），所以用c
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摘要：树莓派型号 带wifi 主要介绍4B版本 KiCad可以再linux系统下的电路绘制工具
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摘要：一切皆对象？ 学过Java都知道，Java中有8个基本类型，其余的都是继承自Object类的引用类型。方法内的基本类型变量会在栈上分配，而引用类型会通过逃逸分析来决定在栈上分配或堆上分配。Java中关于类和对象是针对引用类型而言的。 但在Python中，OO的思想被彻底的实现了——Python中一切
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摘要：Pandas数据统计函数 汇总类统计 唯一去重和按值计数 相关系数和协方差 0、读取csv数据 1、汇总类统计 2、唯一去重和按值计数 2.1 唯一性去重 一般不用于数值列，而是枚举、分类列 2.2 按值计数 3、相关系数和协方差 用途（超级厉害）： 两只股票，是不是同涨同跌？程度多大？正相关还是负
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摘要：Pandas怎样新增数据列？ 在进行数据分析时，经常需要按照一定条件创建新的数据列，然后进行进一步分析。 直接赋值 df.apply方法 df.assign方法 按条件选择分组分别赋值 0、读取csv数据到dataframe 1、直接赋值的方法 实例：清理温度列，变成数字类型 实例：计算温差 2、d
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摘要：什么是SVM SVM的特点 线性分类 找到最大间隙的算法叫做：优化如何将二维投射到三维——核函数kernelling 概述 线性SVM 数学建模 “决策面”方程 “分类间隔”方程 约束条件 线性SVM优化 拉格朗日乘子法举例 KKT条件 对偶问题求解 SMO算法 SMO算法的讲解 非线性分类 椭圆方
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摘要：Python里的对象、类型和元类的关系很微妙也很有意思。 1989年圣诞节期间，上帝很无聊，于是创造了一个世界。 对象 在这个世界的运转有几条定律。 1.一切都是对象 对象(object)是这个世界的基本组成单位，所有的的事物都由对象构成。 什么是对象？不同的语言对对象的定义不尽相同。在Python
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摘要：Pandas查询数据 Pandas查询数据的几种方法 df.loc方法，根据行、列的标签值查询 df.iloc方法，根据行、列的数字位置查询 df.where方法 df.query方法 .loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！ Pandas使用df.loc查询数据的方法 使用单个label值查询数
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摘要：什么是pandas pandas数据读取 03. Pandas数据结构 Pandas查询数据的几种方法
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摘要：Numpy怎样将数组读写到文件 本文档介绍的是Numpy以自己内建二进制的方式，将数组写出到文件，以及从文件加载数组； 如果是文本、表格类数据，一般使用pandas这个类库做加载和处理，不用numpy 几个方法： np.load(filename)：从.npy或者.npz文件中加载numpy数组如果
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摘要：对于这样的线性方程组： x + y + z = 6 2y + 5z = -4 2x + 5y - z = 27 可以表示成矩阵的形式： 用公式可以表示为：Ax=b，其中A是矩阵，x和b都是列向量 逆矩阵（inverse matrix）的定义：设A是数域上的一个n阶矩阵，若存在另一个n阶矩阵B，使得：
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摘要：在感知机的原始形式中，模型为： 对应的梯度下降法的偏导公式为： 在感知机的对偶形式中，模型演变为： 感知机的对偶模型，实际是把原始模型中的w,b展开为： 对应的梯度下降法的偏导公式中的w则演变为： 对以上公式进一步简化： 由于使用的是随机梯度下降法，假设误分类集合M中只有一个点(xj,yj)，x
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摘要：感知机 感知机是根据输入实例的特征向量 x 对其进行二类分类的线性模型：f(x)=sign(w⋅x+b) 感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面 w⋅x+b=0。其中w是超平面的法向量，b是超平面的截距。可见感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。 感知机学习的假设 感知机学习的重要前提
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摘要：怎么引用模块 环境：win7 + python3.5.2文档结构： -project -data -src -filterCorpus.py -translateMonolingual.py 问题描述：在translateMonolingual.py中引用filterCorpus.py中的函数fun
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摘要：模块的发布 需要在当前目录下 模块的安装 真实制作发布一个包 包的制作 （1）将写好的包放在moudelTest目录下 （2）moudelTest目录下创建一个setup.py文件（格式上面有介绍） 这里建立了一个moudelTest的目录，，目录里面有moudelTest.py和setup.py文
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摘要：import导入方式 from。。。import导入方式 from。。。import。。。 导入模块相当于在此文件中写了所导入函数名（对比c/c++中的.h文件来理解），所以在之后使用导入的函数直接可以写函数名进行使用，不用加前缀，如time.ctime()，因此次在后面再次定义ctime（）函数，
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摘要：Numpy使用Matplotlib实现可视化绘图 可以直接将Numpy的数组传给Matplotlib实现可视化绘图： 曲线图 饼图 柱状图 直方图 1. 绘制正弦曲线 2. 绘制饼图 3. 柱状图 4. 直方图
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摘要：shift + tab 键可以查看对应源代码（注意：需要先将代码运行才能查看） Jupyter Notebook 的快捷键 Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式：1、命令模式，键盘输入运行程序命令；这时的单元框线是蓝色。2、编辑模式，允许你往单元中键入代码或文本；这时的单元框线是绿色
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摘要：01PNC模块介绍及在无人车系统中处于什么位置 02预测任务 03车辆预测 卡尔曼滤波 多项式拟合 动力学推导 04行人预测 行人轨迹比较复杂 感知和预测结合
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摘要：03. Pandas数据结构 Series DataFrame 从DataFrame中查询出Series 1. Series Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。 1.1 仅有数据列表即可产生最简单的Series 1.2 创建
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摘要：python中dtype，type，astype的区别 type() dtype() astype() 函数名称用法 type 返回参数的数据类型 dtype 返回数组中元素的数据类型 astype 数据类型转换 type() #type用于获取数据类型 import numpy as np a=[
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摘要：02. Pandas读取数据 本代码演示： pandas读取纯文本文件 读取csv文件 读取txt文件 pandas读取xlsx格式excel文件 pandas读取mysql数据表 1、读取纯文本文件 1.1 读取CSV，使用默认的标题行、逗号分隔符 1.2 读取txt文件，自己指定分隔符、列名 2
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摘要：Numpy实现多项式曲线拟合 这里可以对比matlab中的拟合方式看看matlab拟合函数的三种方法，和第一种方式很像 问题定义：对于一堆数据点(x, y)，能否只根据这些数据，找出一个函数，使得函数画出来的曲线和原始数据曲线尽量匹配？ 多项式拟合问题：任何可微连续的函数，都可以用一个N次多项式来估
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摘要：1. 引入包 2. 实现矩阵分解 3. 从分量还原矩阵
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摘要：Python 内置类属性 在python中内置类写类属性，即只要你新建了类，系统就会自动创建这些属性。下面就来讲解一下这些自带的属性。 >>> class Peopre(object): ... pass ... >>> dir(Peopre) ['__class__', '__delattr__'
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摘要：Numpy求解线性方程组 对于Ax=b，已知A和b，怎么算出x? 1. 引入包 2. 求解 验证
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摘要：Numpy中重要的广播概念 广播：简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数（加、减、乘等）的一组规则 广播的规则： 如果两个数组的维度数dim不相同，那么小维度数组的形状将会在左边补1 如果shape的维度不匹配，但是有维度是1，那么可以扩展维度是1的维度匹配另一个数组； 如果shape的维度不匹配
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摘要：Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同，分为以下乘法： 数字与一维/二维数组相乘； 一维数组与一维数组相乘； 二维数组与一维数组相乘； 二维数组与二维数组相乘； numpy有以下乘法函数： *符号或者np.multiply：逐元素乘法，对应位置的元素相乘，要求shape相同 @符号
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摘要：Numpy怎样对数组排序 Numpy给数组排序的三个方法： numpy.sort：返回排序后数组的拷贝 array.sort：原地排序数组而不是返回拷贝 numpy.argsort：间接排序，返回的是排序后的数字索引 3个方法都支持一个参数kind，可以是以下一个值： quicksort：快速排序，
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摘要：Numpy实现K折交叉验证的数据划分 本实例使用Numpy的数组切片语法，实现了K折交叉验证的数据划分 背景：K折交叉验证 为什么需要这个？在机器学习中，因为如下原因，使用K折交叉验证能更好评估模型效果： 样本量不充足，划分了训练集和测试集后，训练数据更少； 训练集和测试集的不同划分，可能会导致不同
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摘要：决策树基本概念： 什么是归纳什么是演绎 混淆矩阵：准确率，差错率 决策树用好了，有规则；用不好，过拟合。 分类算法实战 画混淆矩阵的ROC曲线：
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摘要：原理： 其中 n = a+b+c+d 卡方计算（例子）使用 sklearn完成 data.csv中的部分数据 #如何使用卡方检测相关度 from sklearn.feature_selection import SelectKBest,chi2 import pandas as pd file='d
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