模糊自适应PID算法就是在经典的PID的基础上添加模糊控制规则库,建立这个库的目的就是算法能够自己来进行改变P.I.D的值. 就拿温度的上升过程控制来说,刚开始的时候,希望温度能够快速的升到终点温度,并且以尽量小的波动将温度稳定在目标温度处(最好不让其超过).此时如果利用经典的PID控制方式,那么此时的P值就是恒定不变,但是我们希望他刚开始的时候尽量大.加入规则库,就可以实现,可以用语句 if冷 then 加大热 当然也有: if热 then 加大冷 从而快速的改变温度. 就好比我们在冬天里用冷…

深入:Android Touch事件传递机制全面解析(从WMS到View树) 通俗理解Android事件分发与消费机制 说起Android滑动冲突,是个很常见的场景,比如SliddingMenu与ListView的嵌套,要解决滑动冲突,不得不提及到View的事件分发机制. Touch事件传递规则分析首先,我们要知道Touch事件是包装在MotionEvent对象中的,在手指与屏幕接触过程中产生一系列事件,典型的事件有以下三种:ACTION_DOWN:手指刚接触屏幕的瞬间 ACTION_MOVE:…

这篇博客是Java经典书籍<Effective Java(第二版)>的读书笔记,此书共有78条关于编写高质量Java代码的建议,我会试着逐一对其进行更为通俗易懂地讲解,故此篇博客的更新大约会持续1个月左右. 第1条:考虑用静态工厂方法代替构造器 通常情况下我们会利用类的构造器对其进行实例化,这似乎毫无疑问.但“静态工厂方法”也需要引起我们的高度注意. 什么是“静态工厂方法”?这不同于设计模式中的工厂方法,我们可以理解它为“在一个类中用一个静态方法来返回这个类的实例”,例如: public st…

Effective Java通俗理解(上) 第31条:用实例域代替序数 枚举类型有一个ordinal方法,它范围该常量的序数从0开始,不建议使用这个方法,因为这不能很好地对枚举进行维护,正确应该是利用实例域,例如: 1 /** 2 * 枚举类型错误码 3 * Created by yulinfeng on 8/20/17. 4 */ 5 public enum ErrorCode { 6 FAILURE(0), 7 SUCCESS(1); 8 9 private final int code;…

关于MySQL中的自联结的通俗理解 前言:最近在通过SQL必知必会这本书学习MySQL的基本使用,在学习中也或多或少遇到了点问题,我也正好分享给大家,我的这篇博客用到的所有表格的代码都是来自SQL必知必会的官方下载地址,但是其理解都是自己的原创没有任何抄袭,SQL必知必会的代码有兴趣的朋友可以前去下载. 一.基本概念 (一) SQL的概述 SQL,英文全称叫Structured Query Language,是结构化查询语言的意思,结构化查询语言是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上…

这篇博客是Java经典书籍<Effective Java(第二版)>的读书笔记,此书共有78条关于编写高质量Java代码的建议,我会试着逐一对其进行更为通俗易懂地讲解,故此篇博客的更新大约会持续1个月左右. 第1条:考虑用静态工厂方法代替构造器 通常情况下我们会利用类的构造器对其进行实例化,这似乎毫无疑问.但“静态工厂方法”也需要引起我们的高度注意. 什么是“静态工厂方法”?这不同于设计模式中的工厂方法,我们可以理解它为“在一个类中用一个静态方法来返回这个类的实例”,例如: public st…

OSI七层模式简单通俗理解 这个模型学了好多次,总是记不住.今天又看了一遍,发现用历史推演的角度去看问题会更有逻辑,更好记.本文不一定严谨,可能有错漏,主要是抛砖引玉,帮助记性不好的人.总体来说,OSI模型是从底层往上层发展出来的. 这个模型推出的最开始,是是因为美国人有两台机器之间进行通信的需求. 需求1: 科学家要解决的第一个问题是,两个硬件之间怎么通信.具体就是一台发些比特流,然后另一台能收到. 于是,科学家发明了物理层: 主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介…

参考通俗理解决策树算法中的信息增益 说到决策树就要知道如下概念: 熵:表示一个随机变量的复杂性或者不确定性. 假如双十一我要剁手买一件衣服,但是我一直犹豫着要不要买,我决定买这件事的不确定性(熵)为2.6. 条件熵:表示在直到某一条件后,某一随机变量的复杂性或不确定性. 我在看了这件衣服的评价后,我决定买衣服这件事的不确定性是1.2. 我在线下实体店试穿衣服后,我决定买衣服这件事的不确定性是0.9. 信息增益:表示在知道某一条件后,某一随机变量的不确定性的减少量. 上面条件熵给出了两个: 一个是…

本文转载自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情.当我2013年再次来到北京时,有一个词似乎比“机器学习”更火,那就是“深度学习”. 本博客内写过一些机器学习相关的文章,但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份,毕竟自…

通俗理解LDA主题模型 0 前言 印象中,最開始听说"LDA"这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是由于这篇文档的前序铺垫太长(如今才意识到这些"铺垫"都是深刻理解LDA 的基础,但假设没有人帮助刚開始学习的人提纲挈领.把握主次.理清思路,则非常easy陷入LDA的细枝末节之中),还是由于当中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过. 2013年12月,在我组织的Mac…

通俗理解vuex原理---通过vue例子类比   本文主要通过简单的理解来解释下vuex的基本流程,而这也是vuex难点之一. 首先我们先了解下vuex的作用vuex其实是集中的数据管理仓库,相当于数据库mongoDB,MySQL等,任何组件都可以存取仓库中的数据. vuex流程与vue类比 我们看一下一个简单的vue响应式的例子,vue中的data .methods.computed,可以实现响应式. 视图通过点击事件,触发methods中的increment方法,可以更改state中coun…

CNN笔记:通俗理解卷积神经网络 2016年07月02日 22:14:50 v_JULY_v 阅读数 250368更多 分类专栏: 30.Machine L & Deep Learning 机器学习十大算法系列   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1…

消息队列,一听很高大上,现在很多分布式系统都在用这个消息中间件 网上一搜, 说的都是些原理. 说下我的通俗理解, 你网上买了, 快递员给你投递, 会出现什么问题呢? 1  你不定时在家, 快递员 来了几次你都不在,不能到你手里. 2. 快递员很忙,手里一堆货物, 最后送到你手里就很慢了. 有问题就要解决,1: 你不定时在家? 1 送到你的房东家,然后你回去挨个找,  2 放到小区的 快递投递点,那里很多家 门牌号的 小柜子 ,你的东西就在那, 你自己去取 . 2 : 快递员很忙? 把快递放在仓库…

前言:最近做一个实验,遇到TensorFlow变量作用域问题,对tf.name_scope().tf.variable_scope()等进行了较为深刻的比较,记录相关笔记:tf.name_scope().tf.variable_scope()是两个作用域函数,一般与两个创建/调用变量的函数tf.variable() 和tf.get_variable()搭配使用.常用于:1)变量共享:2)tensorboard画流程图进行可视化封装变量.通俗理解就是:tf.name_scope().tf.vari…

https://blog.csdn.net/wyh7280/article/details/83350722 范式通俗理解:1NF.2NF.3NF和BNCF原创hongiii 最后发布于2018-10-24 21:03:43 阅读数 14993 收藏展开范式通俗理解:1NF.2NF.3NF和BNCF准备知识超键.候选键.主键函数依赖部分依赖传递依赖范式1NF2NF3NFBCNF参考准备知识超键.候选键.主键超键超键(super key):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键 候选键候…

redis中有一种数据格式,hyperloglog,本文就此数据结构的作用.redis的实现及其背后的数学原理作一个整理.当然本文不包含任何数学公式,而是希望用直观的例子帮大家理解. 主要内容如下: 1.业务场景 2.使用效果 3.数学原理 4.redis的实现原理 1.业务场景 现在有这样一个业务场景,统计某个页面的uv.和pv不同,在统计uv的时候需要根据用户id进行去重,因此就很难用一个简单的累加计数器来累加pv.当用户量达到千万甚至更高级别的时候,去重所需要的额外存储空间将是巨大的.而h…

1.原理 这种控制必须精确地确定对象模型,首先将操作人员(专家)长期实践积累的经验知识用控制规则模型化,然后运用推理便可对PID参数实现最佳调整. 自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入,可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求.利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,便构成了自适应模糊PID控制器,其结构如图4-17所示. 离散PID控制算法为: 式中, k为采样序号,T 为采样时间. PID参数模糊自整定是找出PID三个参数 Kp, Ki, Kd 与e和ec之间的模…

先插句广告,本人QQ522414928,不熟悉PID算法的可以一起交流学习,随时在线(PID资料再我的另一篇博客里) 倒立摆资料连接↓ https://www.cnblogs.com/LiuXinyu12378/p/11222614.html PID视频资料连接↓ https://www.cnblogs.com/LiuXinyu12378/p/11214174.html 我的其他博客里有我做过的东西展示 我的其他博客里有pid的资料 我的其他博客里还有倒立摆的资料 感谢大家对我这篇博客的支持!!…

来源: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html   1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定.   通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ee13c2c01016div.html1,T检验和F检验的由来一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很少.…

作者:Yang Eninala 链接:https://www.zhihu.com/question/20962240/answer/33438846 来源:知乎 著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权.       隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性…

原文地址:http://ifeve.com/easy-happens-before/ 学习Java并发,到后面总会接触到happens-before偏序关系.初接触玩意儿简直就是不知所云,下面是经过一段时间折腾后个人对此的一点浅薄理解,希望对初接触的人有帮助.如有不正确之处,欢迎指正. synchronized.大部分锁,众所周知的一个功能就是使多个线程互斥/串行的(共享锁允许多个线程同时访问,如读锁)访问临界区,但他们的第二个功能 —— 保证变量的可见性 —— 常被遗忘. 为什么存在可见性问题…

关于值类型和引用类型已经有很多人写了很多文章,但是很多人也只是停留在字面上的理解,如果采用一种通俗的方法来解释,想必很多人都会理解.我们都知道值类型存储在栈上,引用类型存储在堆上,引用类型都是xxx类,值类型都是xxx结构(structure).下面先放一张图 // 引用类型 因为有class class SomeRef { public Int32 x; } // 值类型 因为是struct struct SomeVal { public Int32 x; } static void Valu…

理解之后,应该说是至少三次就可以保证可靠传输了. 看到网上一篇帖子http://www.cnblogs.com/TechZi/archive/2011/10/18/2216751.html是这么说的,“我Google该问题答案后发现,网络上对于“三次握手”的过程都有很详细的描述,但对于为什么需要“三次握手”来建立连接却没有很好的答案.只能求助于书本了.”后面有谢希德树和另一本书的解释,其实还是太书面化,不够通俗,但是看到后面引到google论坛看到一个让我非常满意的答案. https://gro…

转自->这里 PID是比例.积分.微分的简称,PID控制的难点不是编程,而是控制器的参数整定.参数整定的关键是正确地理解各参数的物理意义,PID控制的原理可以用人对炉温的手动控制来理解.阅读本文不需要高深的数学知识. 1．比例控制 有经验的操作人员手动控制电加热炉的炉温,可以获得非常好的控制品质,PID控制与人工控制的控制策略有很多相似的地方. 下面介绍操作人员怎样用比例控制的思想来手动控制电加热炉的炉温.假设用热电偶检测炉温,用数字仪表显示温度值.在控制过程中,操作人员用眼睛读取炉温,并与炉温…

转载:http://blog.csdn.net/u013471155 在学习Python的过程中,我相信有很多人和我一样,对Python的装饰器一直觉得很困惑,我也是困惑了好久,并通过思考和查阅才能略有领悟,我希望以下的内容会对你有帮助,我也努力通过通俗的方式使得对Python装饰器的理解更加的透彻.在文中如有遗漏和不足,欢迎交流和指点. 允许转载并注明出处:http://blog.csdn.net/u013471155 很多人对装饰器难以理解,原因是由于以下三点内容没有搞清楚: 关于函数“变量…

LDA理解以及源码分析(一) http://blog.csdn.net/pirage/article/details/50239125 LDA在主题建模中的应用,需要知道以下几点: 文档集中的words不考虑顺序,符合Bag Of Word词袋模型,假设总词汇数为V. 每篇由n个word生成的document,每个word的生成都服从multinomial分布,就像上帝抛一个有V面的筛子(每面对应一个word),抛n次就可以生成一篇document了. document与document之间的筛…

在学习Python的过程中,我相信有很多人和我一样,对Python的装饰器一直觉得很困惑,我也是困惑了好久,并通过思考和查阅才能略有领悟,我希望以下的内容会对你有帮助,我也努力通过通俗的方式使得对Python装饰器的理解更加的透彻.在文中如有遗漏和不足,欢迎交流和指点. 允许转载并注明出处:http://blog.csdn.net/u013471155 很多人对装饰器难以理解,原因是由于以下三点内容没有搞清楚: 关于函数“变量”(或“变量”函数)的理解 关于高阶函数的理解 关于嵌套函数的理解 那…

转自:周洲 (Julie) 在“高并发,海量数据,分布式,NoSql,云计算......”概念满天飞的年代,相信不少朋友都听说过甚至常与人提起“集群,负载均衡”等,但不是所有人都有机会真正接触到这些技术,也不是所有人都真正理解了这些“听起来很牛的”技术名词.下面简单解释一下吧.(从一个网站上面看到的,例子很有趣,分享给大家) 集群(Cluster) 所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的一个松耦合的多处理器系统,它们之间通过网络实现进程间的通信.应用程序可以通过网络共享内存进行消息传送,实现分布…

自己买了个服务器,前不久搭建好的一个网站,想要再搞一个站点,无奈只能修改端口后,再部署另外一个站点.繁琐的配置运行环境,迁移网站,是否让你感觉到很繁琐?服务器不想用了,想搬迁到另外一台服务器去部署,先是拷贝原有数据,在新的服务器上又开始搭建环境进行部署,这些费时间的事情现在只需要几分钟就能完成,那就是docker技术. docker通俗按照自己的理解来说,就是类似VM虚拟机一样的虚拟技术.但是它比虚拟机更加强大,体积小,运行速度快,启动和关闭只需要几秒.相对于普通虚拟机来说,启动时间在分钟级别,…