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文章目录参考资料1.基本概念1.1MPCvsoptimalcontrol1.2MPC优点2.MPC整体流程2.1预测区间与控制区间2.2约束2.3MPC流程2.4MPCvs.LQR3.MPC设计4.MPC应用——无人车轨迹跟踪4.1MPC建模4.2python代码实现4.2.1参数4.2.2运动学模型4.2.3参考轨迹4.2.4矩阵拍平4.2.5角度归一化到[-pi，pi]4.2.6MPC控制实现4.2.7主函数5.MPC开源库/程序参考资料bilibili的DR_CAN讲解的MPC模型预测控制器知乎上一个比较通俗易懂的解释模型预测控制轨迹跟踪模型预测控制(MPC)原理与python实现DR_

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机器学习：基于逻辑回归对优惠券使用情况预测分析作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏📁评论📒+关注哦！👍👍👍📜📜📜如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！💪订阅专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测决策树算法分析天气、周末和促销活动对销量的影响机器学习：线性回归分析女性身高与体重之间的关系机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维机器学习：基于朴

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论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.13217代码链接:https://github.com/MaHuanAAA/g_fair_searching研究介绍大型语言模型在上下文学习中表现出了惊人的能力，这些模型可以通过几个输入输出示例构建的上下文进行学习，无需微调优化直接应用于许多下游任务。然而，先前的研究表明，由于训练样本(trainingexamples)、示例顺序(exampleorder)和提示格式(promptformats)的变化，上下文学习可能会表现出高度的不稳定性。因此，构建适当的prompt对于提高上下文学习的表现至关重要。以前的研究通常从两个方向研

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大家好，我卡颂。最近AIGC​（AIGeneratedContent，利用AI​生成内容）非常热，技术圈也受到了很大冲击。目前来看，利用LLM​（LargeLanguageModel，大语言模型）辅助开发还停留在非常早期的阶段，主要应用是「辅助编码」，即「用自然语言输入需求，模型输出代码」。更近一步的探索也仅仅是在此基础上的一层封装（比如copilotX​、cursor）。但即使在如此早期阶段，也对开发者的心智产生极大震撼，「AI让程序员失业」这样的论调甚嚣尘上。LLM的爆发对前端意味着什么？本文尝试预测一波2024年之后的前端开发模式，这个预测遵循如下原则：尊重技术客观发展规律。以当前已有技

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短短5天后，高盛也紧随其后发布报告，再给我们一重暴击——根据预测，生成式AI会导致劳动力市场出现「重大混乱」，使全球3亿个工作岗位实现自动化，并且美国7%的工作岗位将被AI取代！高盛表示，如果生成式AI真的能够兑现已有的能力，那这些情况完全有可能发生。ChatGPT进化得如此迅猛，其他AI工具也虎视眈眈，打工人，真的危了！3亿打工人危！报告指出，目前像ChatGPT、DALL-E等关注度较高的生成式AI技术，主要有3个特征：-通用AI-能够生成新颖且类人能力的信息-提供可以使用接口，既能理解自然语言、图像、音频和视频，也能作出响应。此外，许多大公司不仅在公司盈利电话会议中提到生成式AI次数增多