自动驾驶运动规划-Reeds Shepp曲线 相比于Dubins Car只允许车辆向前运动,Reeds Shepp Car既允许车辆向前运动,也允许车辆向后运动. Reeds Shepp Car运动规划 1.车辆模型 车辆运动模型仍然采用Simple Car Model,但增加对车辆运动方向的描述,运动方程如下: 其中,,.当时,表示车辆向前运动:时,表示车辆向后运动. 2.Reeds-Shepp Car J Reeds和L Shepp证明Reeds Shepp Car从起点到终点的最短路径一定

RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我

h.264标准中由于分为宏块分割块(8x8),子宏块分割块(4x4),所以各种各样的求解过程比较繁琐 下面整理出标准中mvp的求解过程 8.4.1.3 已知条件有当前块的属性:位置.块类型需要得到当前块的mvp 已知条件(当前块位置,类型)     |     |8.4.1.3.2                         (步骤1)     |得到相邻块(ABC(4x4))的mv与refIdx     |     |8.4.1.3.1 或 8.4.1.3 后半段 (步骤2)     |

一.原理 重点:明白偏导数含义,是该函数在该点的切线,就是变化率,一定要理解变化率. 1)什么是梯度 梯度本意是一个向量(矢量),当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大(为该梯度的模). 2)代价函数有哪些 0-1损失函数(0-1 loss function): L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) 平方损失函数(quadratic loss function) L(Y,f(X))=(Y−f(X))2 绝对损失函数(a

  连续型Hopfield在matlab中没有直接的工具箱,所以我们们根据Hopfield给出的连续行算法自行编写程序.本文中,以求解旅行商 问题来建立Hopfield网络,并得到解,但是该解不一定是最优解,用Hopfield得到的解可能是次优解,或没有解.直接上问题: 8个城市的坐标: 0.100000000000000 0.1000000000000000.900000000000000 0.5000000000000000.900000000000000 0.100000000000000

数据假设: 每个用户之间的偏好行为相互独立 同一用户对不同物品的偏序相互独立 则优化问题为极大化如下目标: [Reference] 1.论文翻译:BPR:面向隐偏好数据的贝叶斯个性化排序学习模型 2.BPR [Bayesian Personalized Ranking] 算法详解及应用实践

转自 wang0606120221:http://blog.csdn.net/wang0606120221/article/details/7402688 假设KMP算法中的模式串为P,主串为S,那么该算法中的核心是计算出模式串的P的next函数. KMP算法是在已知的模式串的next函数值的基础上进行匹配的. 由于本次只讨论next的求值过程,因此KMP算法的数学推理过程这里不再讲解. 从KMP算法的数学推理可知,此next函数只取决与模式匹配串自身的特点和主串没有任何关系,此函数 默认认为n

任务 求解第 10,0000.100,0000.1000,0000 ... 个素数(要求精确解). 想法 Sieve of Eratosthenes 学习初等数论的时候曾经学过埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes),这是一种非常古老但是非常有效的求解\(p_n\)的方法,其原理非常简单:从2开始,将每个素数的各个倍数都标记成合数. 其原理如下图所示: 图引自维基百科 埃拉托斯特尼筛法相比于传统试除法最大的优势在于:筛法是将素数的各个倍数标记成合数,而非判定每个素数是否是素

精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵 就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法 矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝色部分包含3个1,分别在2行中,把这2行用紫色标示出来 根据定义,同一列的1只能有1个,故紫色的

Futoshiki求解 Futoshiki是对于一个n的方阵,需要满足如下条件: ·每一行和每一列的元素都不能重复,即每一行和每一列1到n,n个数字都出现,且只出现一次. ·同一行或同一列中相邻两个元素需要满足预先设定的一些关系,比如大于.小于等等. 例如,有以下样例: 这是一个5的方阵,方阵中元素为0的元素表示该元素为空,即还没有放置1-n中的某个数字.初始方阵中有些元素已经被放置了,这些元素不能被修改.同一行的元素被|字符间隔,同时也有<和>关系符,来规定相邻两个元素的关系.同样,同一列的

解析 ST 算法是 RMQ(Range Minimum/Maximum Query)中一个很经典的算法,它天生用来求得一个区间的最值,但却不能维护最值,也就是说,过程中不能改变区间中的某个元素的值.O(nlogn) 的预处理和 O(1) 的查询对于需要大量询问的场景是非常适用的.接下来我们就来详细了解下 ST 算法的处理过程. 比如有如下长度为 10 的数组: 1 3 2 4 9 5 6 7 8 0 我们要查询 [1, 7] 之间的最大值,如果采用朴素的线性查找,复杂度O(n),而 ST 算法却

先上代码. jsondiff.py #!/usr/bin/python #_*_encoding:utf-8_*_ import argparse import json import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') def parseArgs(): description = 'This program is used to output the differences of keys of two json data.' par

参考:http://www.felix021.com/blog/read.php?2040 以上参考的原文写得很好,解析的非常清楚.以下用我自己的理解,对关键部分算法进行简单的描述: 回文的判断需要完成从中心字符向两侧进行逐字符匹配: 回文好比圆,由两个重要的参数决定,即“圆心”(中心字符,对偶数长的回文而言是两个字符)和“直径”(回文长度): 如果一个“点”落入另一个“圆”内,则以这个点为圆心的“圆”必定受这个“大圆”及相对大圆圆心对称的“对称圆”的影响: 在“大圆”范围内,这个“圆”的直径不

转载自:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3145800.html 精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵 就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法 矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.

KMP算法实现字符串的模式匹配的时间复杂度比朴素的模式匹配好很多,但是它时间效率的提高是有前提的,那就是:模式串的重复率很高,不然它的效率也不会凸显出来.在实际的应用中,KMP算法不算是使用率很高的一个算法,但是它的核心的那点东西却是使用率很高的,那就是next前缀数组的求解思路.在这次笔记中就单独摘出来,说一下前缀数组的求解. 1. next前缀数组的定义 不管做题还是推到算法,永远记住定义,这时最重要的东西. 2. next数组的暴力求解 这种方法的主要思路是: 为了求解nj的值,把的所有的

问题的提出:如下图,用13块俄罗斯方块覆盖8*8的正方形.如何用计算机求解? 解决这类问题的方法不一而足,然而核心思想都是穷举法,不同的方法仅仅是对穷举法进行了优化 用13块不同形状的俄罗斯方块(每个方块只能使用一次)覆盖住棋盘,很容易就想到这是“精确覆盖问题”(13个俄罗斯方块完全覆盖住8*8的正方形).而舞蹈链算法(Dancing Links)是比较好求解“精确覆盖问题”的算法,因为该算法在穷举的过程中,不再额外增加空间负担,状态的回溯也比较方便,能快捷的排除无效的穷举过程.有关舞蹈链算法(

虽然接触动态规划算法已经有一段时间,给一个01背包问题,能够做到一个表格简单粗暴下去,然后求得结果,但心里总觉得对这个算法理解十分不到位,抱着对算法的热爱,网上很多大牛的算法思维实在让我佩服的五体投地.在此讲一讲动态规划中滚动数组的求解方法,算是对这个知识点做一个记录,也希望有写的不妥的地方,大家能不吝赐教. 首先,我们先看看"滚动数组"的例题,大家可以参考http://www.lintcode.com/en/problem/house-robber/ 题意大概就是说:一个盗贼要去偷盗

1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题. 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲. 1. 动态规划和强化学习问题的联系 对于动态规划,相信大家都很熟悉,很多使用算法的地方都会用到.就算是机器学习相关的算法,使用动态规划的也很多,比如之前讲到的隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法

一个多阶段库存订货问题的 +Leapms 求解要点 问题来自微信公众号“运筹分享交流”——“互助·运筹擂台3 多阶段库存订货问题”. 数学概念模型 求解结果 +Leapms>mip relexed_solution=416; number_of_nodes_branched=0; memindex=(2,2) The Problem is solved to optimal as an MIP. 找到整数规划的最优解.非零变量值和最优目标值如下: ......... s2* =30 x1_4*

https://blog.csdn.net/ligang_csdn/article/details/53838743 https://blog.csdn.net/weixin_30014549/article/details/52850870 https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6403116.html 2. 基本原理 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的,按照我自己的理解,可以简单的描述为这样的过程: (1