模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略. 预测控制算法的三要素:内部(预测)模型.参考轨迹.控制算法.现在一般则更清楚地表述为内部(预测)模型.滚动优化.反馈控制. 大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出, 预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力, 这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测, 通过把约束加到未来的输入.输出或状态变量上, 可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线性规划问题中. 模型预测控制具有控制效果好.鲁棒性强等优点,可有效地克服过程的不确定性.

转载自: http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则:a.矩阵元素必须在"[ ]"内:b.矩阵的同行元素之间用空格(或",")隔开:c.矩阵的行与行之间用";"(或回车符)隔开:d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数:e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建:1.直接输入法最简单的

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

今天服务器挂了..用了自己电脑结果爆内存,分享一个扩大虚拟内存的方法,经测试有效.. 使用Matlab生成很大的图片时,碰到了"out of memory"的错误,导致图片无法生成,于是不得不扩展虚拟内存.具体过程记录如下: 1)查看当前的虚拟内存 在Matlab的命令行中,键入命令:feature ('memstats'),得到如下结果: Physical Memory (RAM): In Use:                             1499 MB (5dba0

编译MatCaffe 转自: http://blog.csdn.net/ws_20100/article/details/50525879 使用如下命令编译MatCaffe make all matcaffe 1 之后,你可以用以下命令测试MatCaffe: make mattest 1 如果你在运行上面命令时,遇到如下错误:libstdc++.so.6 version ‘GLIBCXX_3.4.15’ not found,说明你的Matlab库不匹配.你需要在启动Matlab之前运行如下命令:

先说平台: win7 x64,matlab 2012a x64,亲测运行. ncut 是个图像切割方法,以后再回顾具体算法吧,网上很多流程的是Jianbo Shi 这位2000年写的,名字应该是:Data Clustering with Normalized Cuts 问题是普遍流行是他2004修改版,然后其官网上最新也是2009版,那时候还没有问题,可是随着matlab 更新,不再支持 windows 下直接调用.dll文件了,而其公布的代码windows 平台是使用dll 的,如果还有 函数

背景 CVPR 2019 是机器视觉方向最重要的学术会议,本届大会共吸引了来自全世界各地共计 5160 篇论文,共接收 1294 篇论文,投稿数量和接受数量都创下了历史新高,其中与自动驾驶相关的论文.项目和展商也是扎堆亮相,成为本次会议的“新宠”. 障碍物轨迹预测挑战赛(Trajectory Prediction Challenge)隶属于CVPR 2019 Workshop on Autonomous Driving — Beyond Single Frame Perception(自动驾驶研

一.距离测定原理 1.伪距测量 伪距测量是利用全球卫星定位系统进行导航定位的最基本的方法,其基本原理是:在某一瞬间利用GPS接收机同时测定至少四颗卫星的伪距,根据已知的卫星位置 和伪距观测值,采用距离交会法求出接收机的三维坐标和时钟改正数.伪距定位法定一次位的精度并不高,但定位速度快,经几小时的定位也可达米级的若再增加观 测时间,精度还可以提高. 每一卫星播发一个伪随机测距码信号,该信号大约每1毫秒播发一次,接收仪同时复制出一个同样结构的信号并与接收到的卫星信号进行比较,由信号的延迟时间(dT)

一:Bagging与随机森林 与Boosting族算法不同的是,Bagging和随机森林的个体学习器之间不存在强的依赖关系,可同时生成并行化的方法. Bagging算法 bagging的算法过程如下: 1:从原始样本集中使用Bootstraping自助采样的方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复)2:对于k个训练集,我们训练k个模型(这k个模型可以根据具体问题而定,比如决策树,knn等)3:对于分类问题:由k个模型的预测结果投票表决产生

OO的奇妙冒险 ~多线程入门与魔鬼的优化~ 目录 总体分析 作业内容分析 作业内容总结 互测的收获 公测互测bug分析与总结 优化分析 不太正经的个人自嗨 总体分析 公测 中测(基础与进阶): 这一单元的作业相比于第一单元,在中测方面可以说变得更加简单了.没有了WF的检测,基本上随便写写就能过中测,更何况中测的难度肉眼可见的降低了 强测(正确性): 强测的正确性其实也不是特别难搞.在这三次作业中,我只在我第三次作业的第一个架构中发现了正确性bug,但更换了正确性有保障的新架构后,就没有特别严重的

一:测试与正确性论证的效果差异 首先,测试和正确性论证都是对程序的可靠与否,是否有误进行测试,从整体上来看,测试多偏向于实践,而正确性论证则大多偏向于理论. 测试:测试首先是构造一组测试样例,之后将程序用这组样例运行,将得到的结果与预期的结果进行对比,来进行程序的正误判断,若程序得到的结果与预期不符,就查找测试程序所覆盖处的代码,对每个地方进行勘察以找出错误之处,找到之后即刻进行修改,这样重复进行,直至将代码部分全部覆盖,反复多次去查找存在的bug,复现它并解决它.测试的好处在于实现起来十分简单

我们如何衡量一个存储的性能呢?IOPS(Input/Output OperationsPer Second),即每秒进行读写(I/O)操作的次数是国际上通用的存储性能衡量标准,IOPS越高意味着在同一时间系统能够处理的用户请求越多,能够承载用户访问压力就越大,满足同样性能需求的配置就越低,由此可以为客户带来更高的生产效率和价值.      各存储厂商增加被测产品IOPS值的办法有两个:尽量使用小容量(如36GB. 73GB).高转速(15krpm)的磁盘,尽量增加被测产品的磁盘数量,因为单块磁盘

前言 ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包,是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品,是R相比其他语言一个独领风骚的特点.包名中“gg”是grammar of graphics的简称,是一套优雅的绘图语法.Wickham Hadley将这套语法诠释如下: 一张统计图形就是从数据到几何对象(geometric object,缩写geom)的图形属性(aesthetic attribute,缩写aes)的一个映射.此外,图形中还可能包含数据的统计变换(statist

http://blog.csdn.net/l281865263/article/details/50278745 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.内容大多来自Standford公开课machine lear

当增加被测功能和相应的测试用例之后unittest单元测试框架如何扩展和组织新增的测试用例的. # coding =utf-8 # calculator class Count (): def __init__(self, a, b): self.a = int (a) self.b = int (b) def add(self): return self.a + self.b def sub(self): return self.a - self.b import unittest from

一.设计策略. 在三次作业中,多线程程序的实现分以下几个步骤: 1. 主线程Main类的创建多个线程. 2. 共享对象的synchronized锁保证线程之间的互斥访问. 3. 采用notifyAll和wait的方式实现同步控制,第三次作业中少部分采用sleep(10)的轮询机制(本希望能去掉,但时间不足). 4. 结束指令NULL的异步传递(传递到共享对象中,由各个线程读取)结束线程. 第一次作业的结构比较好,耦合度低,使得第二次作业轻松摸鱼,修改很少,但没有为下一次作业修改架构.后果是第三次

从0到1发布一个npm包 author: @TiffanysBear 最近在项目业务中有遇到一些问题,一些通用的方法或者封装的模块在PC.WAP甚至是APP中都需要使用,但是对于业务的PC.WAP.APP往往是不同的业务.不同的代码库中,尽管已经将公用的组件和方法抽离到各自公共common中,但是各个大业务大方向上的公用封装依然不能满足需求. 比如一个计算文档类型大小的方法,可能都同时存在于各个业务的common中,假设是有3处代码库中均有:如果此时的需求是将文档类型或者大小的方法进行一些修改,

1. 从纳什均衡(Nash equilibrium)说起 我们先来看看纳什均衡的经济学定义: 所谓纳什均衡,指的是参与人的这样一种策略组合,在该策略组合上,任何参与人单独改变策略都不会得到好处.换句话说,如果在一个策略组合上,当所有其他人都不改变策略时,没有人会改变自己的策略,则该策略组合就是一个纳什均衡. B站上有一个关于”海滩2个兄弟卖雪糕“形成纳什均衡的视频,讲的很生动. 不管系统中的双方一开始处于什么样的状态,只要系统中参与竞争的个体都是”理性经济人“,即每个人在考虑其他人的可能动作的基

1. 认识unittest 什么是单元测试?单元测试负责对最小的软件设计单元(模块)进行验证,它使用软件设计文档中对模块的描述作为指南,对重要的程序分支进行测试以发现模块中的错误.在python语言下有诸多单元测试框架,如doctest.unittest.pytest.nose等,unittest框架(原名PyUnit框架)为Python语言自带的单元测试框架,Python 2.1及其以后的版本已将unittest作为一个标准模块放入Python开发包中,Python 3版本也一样. 1.1 认

随着自动驾驶技术的发展,一辆新车从被改装到上路需要经过的调试流程也有了许多提升.今天,我希望结合自己之前的调车经验来跟大家分享一下我们是如何将系统的各个模块逐步上车.调试.集成,进而将一辆“新手”车培养成“老司机”的. ▌自动驾驶简介 这是一段来自维基百科的关于自动驾驶的定义:自动驾驶汽车,又称无人驾驶汽车.电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,为一种运输动力的无人地面载具.作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航. 随着自动驾驶技术的发展,行业内涌现出了许多为了应对不同需求不同场

OO第4次博客作业 一.第4单元设计 第四单元主要围绕UML图的结构进行JAVA代码编写,对JAVA的层次结构进行更多的认识.个人认为编程操作在实质上与上一章的PathContainer有许多的相同之处,难度也较上一章降低的很多.与此同时有许多新的新的概念需要理解,对我提出了编程之外的要求. 第十三次作业 这次作业主要解决UML中的类图.主要包括2点内容,即类图的构建以及相应的查找函数. 1.课程预先写好的接口给出的是一种链式存储结构,通过ParentId找到所属的上层结构.在实际的编程中为了方