本文参考：从放弃到精通！卡尔曼滤波从理论到实践~_哔哩哔哩_bilibili目录1.卡尔曼滤波入门2.学卡尔曼滤波的必备知识2.1.状态空间表达式2.2.高斯分布2.3.方差2.4.超参数2.5.卡尔曼直观图解3.卡尔曼滤波3.1.卡尔曼公式理解3.2.调节超参数3.2.1.Q和R的取值3.2.2.P0和X0的取值3.2.3.卡尔曼滤波的使用1.卡尔曼滤波入门卡尔曼滤波的引入：滤波就是将测量得到的波形中的的噪声过滤掉，使得到的数据更趋于真实情况，也更加平滑，方便使用。如下图所示（红色曲线是测量直接得到的波形，紫色曲线是滤波后得到的平滑曲线）卡尔曼滤波适用的系统：卡尔曼滤波适用线性高斯系统1.线
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论文地址：Wise-IoU:BoundingBoxRegressionLosswithDynamicFocusingMechanismGitHub：https://github.com/Instinct323/wiou摘要：目标检测作为计算机视觉的核心问题，其检测性能依赖于损失函数的设计。边界框损失函数作为目标检测损失函数的重要组成部分，其良好的定义将为目标检测模型带来显著的性能提升。近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量，致力于强化边界框损失的拟合能力。但我们注意到目标检测训练集中含有低质量示例，如果一味地强化边界框对低质量示例的回归，显然会危害模型检测性能的提升。Focal-EI
论文地址：Wise-IoU:BoundingBoxRegressionLosswithDynamicFocusingMechanismGitHub：https://github.com/Instinct323/wiou摘要：目标检测作为计算机视觉的核心问题，其检测性能依赖于损失函数的设计。边界框损失函数作为目标检测损失函数的重要组成部分，其良好的定义将为目标检测模型带来显著的性能提升。近年来的研究大多假设训练数据中的示例有较高的质量，致力于强化边界框损失的拟合能力。但我们注意到目标检测训练集中含有低质量示例，如果一味地强化边界框对低质量示例的回归，显然会危害模型检测性能的提升。Focal-EI
本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种简单经典的分类算法，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。1、贝叶斯定理先验概率：即基于统计的概率，是基于以往历史经验和分析得到的结果，不需要依赖当前发生的条件。后
本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种简单经典的分类算法，它的经典应用案例为人所熟知：文本分类（如垃圾邮件过滤）。1、贝叶斯定理先验概率：即基于统计的概率，是基于以往历史经验和分析得到的结果，不需要依赖当前发生的条件。后
文章目录LaTex的下载（texlive下载+TexStudio下载）（1）texlive下载：（2）TexStudio下载：LaTex的安装（texlive安装+TexStudio安装）（1）texlive的安装：（2）TexStudio的安装：拓展：（LaTex的下载与安装）为什么包含Texlive和TexStudio？LaTex的下载（texlive下载+TexStudio下载）（1）texlive下载：点这里：清华镜像：（2）TexStudio下载：点这里：清华镜像:·可点可不点：官网下载LaTex的安装（texlive安装+TexStudio安装）（1）texlive的安装：首先，双
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前言：对于无人驾驶路径规划系列的第二篇RRT算法的改进部分，由于有些内容属于个人想到的创新点，有想法投一篇小论文所以暂时没有公开，等后续完成后我会再公开介绍。今天第三篇内容开启一个新的算法介绍：Frenet坐标系下的动态规划。我花了将近半个月的时间来了解、研究算法原理，理解网上python开源的代码，最后根据个人理解在matlab上进行了复现。如果还没有看过我前面文章的读者，可以点击下方的传送门：无人驾驶路径规划（一）全局路径规划-RRT算法原理及实现同样，如果文中有错误或侵权的地方还请各位读者指出，我会及时作出修改，笔者在这先行谢过。一、轨迹规划方法简介在第一篇文章中我对无人驾驶路径规划技术
前言：对于无人驾驶路径规划系列的第二篇RRT算法的改进部分，由于有些内容属于个人想到的创新点，有想法投一篇小论文所以暂时没有公开，等后续完成后我会再公开介绍。今天第三篇内容开启一个新的算法介绍：Frenet坐标系下的动态规划。我花了将近半个月的时间来了解、研究算法原理，理解网上python开源的代码，最后根据个人理解在matlab上进行了复现。如果还没有看过我前面文章的读者，可以点击下方的传送门：无人驾驶路径规划（一）全局路径规划-RRT算法原理及实现同样，如果文中有错误或侵权的地方还请各位读者指出，我会及时作出修改，笔者在这先行谢过。一、轨迹规划方法简介在第一篇文章中我对无人驾驶路径规划技术
