转俞夕的博客 (侵删) 1 解析解 解析解(Analytical solution) 就是根据严格的公式推导,给出任意的自变量就可以求出其因变量,也就是问题的解,然后可以利用这些公式计算相应的问题.所谓的解析解是一种包含分式.三角函数.指数.对数甚至无限级数等基本函数的解的形式.用来求得解析解的方法称为解析法(Analytical techniques),解析法即是常见的微积分技巧,例如分离变量法等. 2 封闭解 解析解是一个封闭形式(Closed-form) 的函数,因此对任一自变量,我们皆可

IK groups and IK elements VREP中使用IK groups和IK elements来进行正/逆运动学计算,一个IK group可以包含一个或者多个IK elements: IK groups: IK groups group one or more IK elements. To solve the kinematics of a simple kinematic chain, one IK group containing one IK element is need

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/forezp/article/details/77620769 本文出自方志朋的博客 什么是线程封闭 当访问共享变量时,往往需要加锁来保证数据同步.一种避免使用同步的方式就是不共享数据.如果仅在单线程中访问数据,就不需要同步了.这种技术称为线程封闭.在Java语言中,提供了一些类库和机制来维护线程的封闭性,例如局部变量和ThreadLocal类,本文主要深入讲解如何使用ThreadLocal类来保证线程封闭. 理解ThreadLocal

参数详解 1.占位符 1 秒 是 0-59 , - * / 2 分 是 0-59 , - * / 3 时 是 0-23 , - * / 4 日 是 1-31 , - * ? / L W 5 月 是 1-12 / JAN-DEC , - * / 6 周 是 1-7 or SUN-SAT , - * ? / L # 7 年 否 1970-2099 , - * / * 表示所有值. 例如:在分的字段上设置 *,表示每一分钟都会触发. ? 表示不指定值.使用的场景为不需要关心当前设置这个字段的值.例如:

计算机器人运动学逆解首先要考虑可解性(solvability),即考虑无解.多解等情况.在机器人工作空间外的目标点显然是无解的.对于多解的情况从下面的例子可以看出平面二杆机械臂(两个关节可以360°旋转)在工作空间内存在两个解: 如果逆运动学有多个解,那么控制程序在运行时就必须选择其中一个解,然后发给驱动器驱动机器人关节旋转或平移.如何选择合适的解有许多不同的准则,其中一种比较合理的方法就是选择“最近”的解(the closest solution).如下图所示,如果机器人在A点,并期望运动到B

Solving the FK problem of simple kinematic chains is trivial (just apply the desired joint values to all joints in the chain to obtain the position and orientation of the tip or end effector). However it is less trivial to solve the IK and FK problem

参考整理自:http://hi.baidu.com/cjb366/item/7290773b2d2eb9f2a9842873 closed-form solution :一般翻译为闭合解/解析解.这一般是相对于数值解而言的. 在解组件特性相关的方程式时,大多数的时候都要去解偏微分或积分式,才能求得其正确的解.依照求解方法的不同,可以分成以下两类:解析解和数值解. 解析解(analytical solution): 就是一些严格的公式,给出任意的自变量就可以求出其因变量,也就是问题的解.他人可以利

转自百度知道 与数值解对应的是解析解 闭式解closed form solution)也叫解析解(analytical solution),就是一些严格的公式,给出任意的自变量就可以求出其因变量,也就是问题的解, 他人可以利用这些公式计算各自的问题. 所谓的解析解是一种包含分式.三角函数.指数.对数甚至无限级数等基本函数的解的形式. 用来求得解析解的方法称为解析法〈analytic techniques〉,解析法即是常见的微积分技巧,例如分离变量法等. 解析解为一封闭形式〈closed-form

es5中通常我们声明变量都是以下的方式: var a = 10; var b = 20; var c = 30; //或者 var a = 10,b = 20,c = 30; //或者 var arr = [1,2,3,4,5]; var a = arr[0]; var b = arr[1]; var c = arr[3]; //或者 var obj = { name: 'gary', age: 20 } var a = obj.name; var b = obj.age; //或者 //等等

动态类型的语言 python是动态类型的语言,不需要声明变量的类型. 实际上,python中的变量仅仅只是用来保存一个数据对象的地址.无论是什么数据对象,在内存中创建好数据对象之后,都只是把它的地址保存到变量名中.所以变量名是类型无关的,但它指向的值是类型相关的,可以是数值.字符串.列表.函数.类.对象等等.这些内存对象中都至少包含3部分:对象类型.对象的引用计数(用来判断改对象是否可被垃圾回收器回收).对象的值. 因此,a = 3中,变量名a保存的是数据对象3的地址,之后可以为其赋值一个字符串

本节来自<pattern recognition and machine learning>第5章. 接(PRML5-神经网络(1)) 5.5NN中的正则化 NN的输入层和输出层的单元个数都是按照数据集定义的,只有中间的隐藏层的单元个数是自由参数,通过最大似然求得一个最优值,防止出现欠拟合和过拟合.不过泛化误差不是一个简单的关于的函数,因为在误差函数中有许多的局部最小存在,如下图所示: 图5.5.1网络中隐藏单元数量不同(x轴)的情况下平方和误差函数在测试集上的误差,在每个网络size上有30

Vector spaces and subspaces Column space of A solving Ax=b Null space of A   Vector space requirements v+w and cv are in the space All combs cv+dw are in the space 向量空间对数乘和加法需要封闭 subspace of R^3: Line( L) through zero vector  is a subspace of R^3 Pla

本文介绍密度估计的 EM(Expectation-Maximization,期望最大). 假设有 {x(1),...,x(m)},因为是无监督学习算法,所以没有 y(i). 我们通过指定联合分布 p(x(i),z(i))=p(x(i)|z(i))p(z(i)) 来对数据建模.这里 z(i)~Multinomial(Φ),其中 Φj≥0,Φ1+Φ2+...+Φk=1,参数 Φj 给定 p(z(i)=j),x(i)|z(i)=j~N(μj,∑j).k 表示 z(i) 能取的值的个数,所以,通过从 {

本文转自:https://blog.csdn.net/weixin_40645129/article/details/81173088 CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一,A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 论文名称 A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking 简介 此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支,进一步提升Sia

The Daubechies wavelets, based on the work of Ingrid Daubechies, are a family of orthogonal wavelets defining a discrete wavelet transform and characterized by a maximal number of vanishing moments for some given support. With each wavelet type of th

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann