H∞一般控制问题的鲁棒叙述性说明

Robust Control System:反馈控制有承受一定类不确定能力的影响,这一直保持在这种不确定的条件(制)稳定.动态特性(灵敏度)和稳态特性(逐步调整)的能力. 非结构不确定性(Unstructured Uncertainty),如外界扰动带来的影响--H∞控制(本文的内容) 结构不确定性(Structured Uncertainty)如系统參数的不确定性变化--μ分析与μ综合标准鲁棒控制问题的一般模型(双端子模型)即下线性分式变换形式: watermark/2/text/aHR0c…

Robust Locally Weighted Regression 鲁棒局部加权回归 -R实现

鲁棒局部加权回归 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 算法参考文献: (1) Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots (Willism_S.Cleveland) (2) 数据挖掘中强局部加权回归算法实现 (虞乐,肖基毅) R实现 #Robust Locally Weighted Regression 鲁棒局部…

鲁棒图（Robustness Diagram）

鲁棒图与系统需求分析鲁棒图(Robustness Diagram)是由Ivar Jacobson于1991年发明的,用以回答“每个用例需要哪些对象”的问题.后来的UML并没有将鲁棒图列入UML标准,而是作为UML版型(Stereotype)进行支持.对于RUP.ICONIX等过程,鲁棒图都是重要的支撑技术.当然,这些过程反过来也促进了鲁棒图技术的传播. 而“鲁棒图(Robustness Diagram)”的作用,除了初步设计之外,就是检查用例规约是否正确和完善了.“鲁棒图”正是因为后者检查的作…

基于2D-RNN的鲁棒行人跟踪

基于2D-RNN的鲁棒行人跟踪 Recurrent Neural Networks RNN 行人跟踪读"G.L. Masala, et.al., 2D Recurrent Neural Networks for Robust Visual Tracking of Non-Rigid Bodies, EANN 2016, CCIS 629, 18-34"笔记首先给一些介绍Recurrent Neural Network比较好的材料: 深度循环神经网络与LSTM模型理解LSTM网络…

SIFT+HOG+鲁棒统计+RANSAC

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进…

如何编写高质量的 JS 函数（2） -- 命名/注释/鲁棒篇

本文首发于 vivo互联网技术微信公众号链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sd2oX0Z_cMY8_GvFg8pO4Q作者:杨昆上篇<如何编写高质量的 JS 函数(1) -- 敲山震虎篇 >介绍了函数的执行机制,此篇将会从函数的命名.注释和鲁棒性方面,阐述如何编写高质量的 JS 函数. (一)函数命名一.目前前端的函数命名存在什么问题从上图可以知道,命名和缓存是计算机科学中的两大难题. 本文要说的函数命名,虽然涉及到的范围较窄,但思想都一样,完全可以借鉴到其…

python练习英文字符的鲁棒输入+数字的鲁棒输入

鲁棒 = Robust 健壮英文字符的鲁棒输入描述获得用户的任何可能输入,将其中的英文字符进行打印输出,程序不出现错误.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输入输出示例输入输出示例 1 *&^123abc0e abce 解法一 alpha = [] for i in range(26): alpha.append(chr(ord…

CVPR2020：基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理（PointASNL）

CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No…

【论文阅读】Beyond OCR + VQA: 将OCR融入TextVQA的执行流程中形成更鲁棒更准确的模型

论文题目:Beyond OCR + VQA: Involving OCR into the Flow for Robust and Accurate TextVQA 论文链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3474085.3475606 一.任务概述视觉问答任务(VQA):将图像和关于图像的自然语言问题作为输入,并生成自然语言答案作为输出. 文本视觉问答任务(TextVQA):面向文字识别的问答任务. 二.Baseline 2.1 Baseline 1…

解读ICDE'22论文：基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法

摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架. 本文分享自华为云社区<解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法>,作者:云数据库创新Lab . 导读本文(Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection)是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会I…

Flex在使用无线电的button切换直方图横坐标和叙述性说明

1.问题叙述性说明一组单选button,有周和月之分,选择"周",柱状图横坐标显示的是周,纵坐标显示的是人数:选择"月",柱状图横坐标显示的月,纵坐标显示的是比率. 2.演示实例 <? xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:Application xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s=&…

Huber鲁棒损失函数

在统计学习角度,Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数,它相比均方误差来说,它对异常值不敏感.常常被用于分类问题上. 下面先给出Huber函数的定义: 这个函数对于小的a值误差函数是二次的,而对大的值误差函数是线性的.变量a表述residuals,用以描述观察值与预测值之差:,因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式: Huber loss (green, ) and squared error loss (blue) as a function of 两个最常用的损失函数是平方损失…

OpenCV-Python BRIEF(二进制的鲁棒独立基本特征) | 四十二

目标在本章中,我们将看到BRIEF算法的基础知识理论我们知道SIFT使用128维矢量作为描述符.由于它使用浮点数,因此基本上需要512个字节.同样,SURF最少也需要256个字节(用于64像素).为数千个功能部件创建这样的向量会占用大量内存,这对于资源受限的应用程序尤其是嵌入式系统而言是不可行的.内存越大,匹配所需的时间越长. 但是实际匹配可能不需要所有这些尺寸.我们可以使用PCA,LDA等几种方法对其进行压缩.甚至使用LSH(局部敏感哈希)进行哈希的其他方法也可以将这些SIFT描述符中的…

Android(Linux)控制GPIO的方法及实时性分析

Linux下控制GPIO的方法有N种,详细请参考<RPi GPIO Code Samples>,文中用十多种语言演示了如何控制GPIO,非常全面详尽.因此,这里不再多做赘述,仅把调试过程中整理的脚本贴上并做简单的分析.特别说明,Linux必须有root权限!!!否则会出现/system/bin/sh: can't create /sys/class/gpio/export: Permission denied等错误. @echo off echo adb root adb root >%…

shuffle一个简单的过程叙述性说明

shuffle它是在map和reduce过程之间.我们看看在这个过程中的步骤,了解在这个问题上不深,有可能是一个错误.忘记修正 1. map map出口key,value,里的context.write(key, value);.这个步骤是将key,value写到内存buffer里了,这个内存的默认大小是100M 2. sort 当数据大小超过buffer容量的80%(默认)时.会将这部分数据进行排序,依照partition和key值进行排序,partition代表的是会分到哪个reducer里…

resize允许你控制一个元素的可调整大小性

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Spark源码分析（三）-TaskScheduler创建

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/3879151.html 在SparkContext创建过程中会调用createTaskScheduler函数来启动TaskScheduler任务调度器,本文就详细分析TaskScheduler的工作原理: TaskScheduler会根据部署方式而选择不同的SchedulerBackend来处理下图展示了TaskScheduler.TaskSchedulerImpl.SchedulerBackend等…

详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨前言总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

《剑指offer》第二十三题（链表中环的入口结点）

// 面试题23:链表中环的入口结点 // 题目:一个链表中包含环,如何找出环的入口结点?例如,在图3.8的链表中, // 环的入口结点是结点3. #include <iostream> #include "List.h" ListNode* MeetingNode(ListNode* pHead)//鲁棒一:先确定有没有环,有的话先求得环中任意一个节点 { if (pHead == nullptr)//若头结点为空 return nullptr; ListNode* pS…

卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

前言总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性…

Twitter基于R语言的时序数据突变检测（BreakoutDetection）

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另…

教Alexa看懂手语，不说话也能控制语音助手

Alexa.Siri.小度……各种语音助手令人眼花缭乱,但这些设备多是针对能力健全的用户,忽略了听.说能力存在障碍的人群.本文作者敏锐地发现了这一 bug,并训练亚马逊语音助手 Alex 学会识别美式手语.项目发布之后受到社交媒体的热捧.本博文将介绍项目的底层技术以及如何使用 TensorFlow.js 构建该系统. 数月前的某个夜晚,我躺在床上时,一个念头闪过我的脑海——「如果语音是计算接口的未来,那么那些听不见或看不见的人该怎么办?」我不知道究竟是什么触发了这个想法.我自己能听.能说,周围也…