机器学习的回归问题常用RMSE，MSE,MAE,MAPE等评价指标，还有拟合优度R2。由于每次预测出来的预测值再去和原始数据进行误差评价指标的计算很麻烦，所以这里就直接给出他们五个指标的计算函数。把每次预测出来的值和真实值输入这个函数就可以得到上面这些指标，很方便。然后计算出来放一起还可以画柱状图先放计算公式：mse就是rmse的平方，公式是差不多的。 Python计算代码：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorfromsklearn.metricsimportmean_square
信道估计之MMSE算法前言MMSE估计的原理总结前言 前篇分析了LS信道估计算法，也说明了由于没有考虑SNR的影响，所以LS算法不适合在低信噪比的情况下使用。本篇来学习信道估计的另外一种常用的算法–MMSE。 为什么说LS没有考虑噪声大小的情况呢，因为LS算法使用的是实际观测量与估计观测量的误差，这并不能精确的代表估计量的真值与估计值的误差，因此在MMSE估计算法中，直接使用估计量真值与估计值的误差，作为优化的目标。这样就将噪声的影响消除掉了，因此能得到比LS估计更精确的估计值。MMSE估计的原理 首先，依旧是给出假定的信号关系式 Y为接收数据（
写在前面工作中遇到，简单整理博文内容涉及基于OpenCV和Dlib头部姿态评估的简单Demo理解不足小伙伴帮忙指正庐山烟雨浙江潮，未到千般恨不消。到得还来别无事，庐山烟雨浙江潮。----《庐山烟雨浙江潮》苏轼https://github.com/LIRUILONGS/Head-posture-detection-dlib-opencv-.git实验项目以上传，只需git克隆，安装需要的pytohn包，就可以开始使用了，但是需要说明的是Dlib的基于HOG特征和SVM分类器的人脸检测器很一般，很多脸都检测不到，实际情况中可以考虑使用深度学习模型来做关键点检测，然后评估姿态。可以查看文章末尾大佬的
目录1.介绍深度估计2.深度值的预处理3.train4.损失函数5.可视化6.评估准则1.介绍深度估计深度估计目的的从一张2D图像中获取每个点距离拍摄源的位置远近(通常用颜色的深浅可视化)。 常用的数据集室内数据集NYU-V2-Depth,包含464个场景，120k个尺寸为 480*640RGB图像与深度图对。249个训练 场景，215测试场景。距离拍摄源的距离 为[0-10]m。室外数据集kitti包含61个场景，32个场景用于训练，29个场景697张图片用于测试。距离拍摄源的距离为[0-80]m。2.深度值的预处理本文以NYU为例，在我们使用PIL读取的imageanddepth中，用
我知道iPhone可以并且确实使用WiFi邻近度来获取大致位置。这显然只有在天空中的某些数据库知道该WiFi热点的大致位置时才会发生。我的问题是热点如何进入该数据库？它是在iPhone具有相当准确的GPS位置并检测到WiFi时自动添加，还是有一些手动或程序化的方式来添加热点？ 最佳答案 Apple从iOS3.2开始使用他们自己的数据库(在此之前他们使用SkyhookWireless)。这是通过支持GPS的iOS设备向Apple发送WiFiMAC地址来实现的。因此，如果设备有GPS定位，它会自动将它看到的所有WiFiMAC地址连同GP
我知道iPhone可以并且确实使用WiFi邻近度来获取大致位置。这显然只有在天空中的某些数据库知道该WiFi热点的大致位置时才会发生。我的问题是热点如何进入该数据库？它是在iPhone具有相当准确的GPS位置并检测到WiFi时自动添加，还是有一些手动或程序化的方式来添加热点？ 最佳答案 Apple从iOS3.2开始使用他们自己的数据库(在此之前他们使用SkyhookWireless)。这是通过支持GPS的iOS设备向Apple发送WiFiMAC地址来实现的。因此，如果设备有GPS定位，它会自动将它看到的所有WiFiMAC地址连同GP
在以前版本的Xcode中，有一个地方可以估算应用程序的存档/二进制文件大小。存档后，您可以从管理器中单击估计文件大小。在6.3中，没有这个按钮或功能!奇怪的是，在Xcode6.2测试版中，此功能仍然存在。它位于隐藏的某个地方还是我遗漏了什么？请告知他们是否弃用了此功能。您可以在查找器中查看文件或存档，但它与“估计大小”不同。如果您想创建低于150MB阈值的应用程序，这是必不可少的。将我的应用程序保持在150mb的蜂窝下载限制以增加iOS用户的“冲动”购买是很有帮助的。在Android操作系统中要容易得多，因为您可以简单地查看APK的大小。 最佳答案
在以前版本的Xcode中，有一个地方可以估算应用程序的存档/二进制文件大小。存档后，您可以从管理器中单击估计文件大小。在6.3中，没有这个按钮或功能!奇怪的是，在Xcode6.2测试版中，此功能仍然存在。它位于隐藏的某个地方还是我遗漏了什么？请告知他们是否弃用了此功能。您可以在查找器中查看文件或存档，但它与“估计大小”不同。如果您想创建低于150MB阈值的应用程序，这是必不可少的。将我的应用程序保持在150mb的蜂窝下载限制以增加iOS用户的“冲动”购买是很有帮助的。在Android操作系统中要容易得多，因为您可以简单地查看APK的大小。 最佳答案
目录一、理论基础1.1自相关谱估计1.2周期图法谱估计1.3协方差法谱估计1.4burg算法谱估计1.5修正协方差谱估计二、核心程序三、仿真结论一、理论基础 自相关谱估计、周期图法谱估计、协方差法谱估计、Burg算法谱估计和修正协方差谱估计是常见的信号谱估计方法，用于分析信号的频谱信息。本文将详细介绍这几种方法的原理和特点。1.1自相关谱估计 自相关谱估计是一种最简单的谱估计方法，它基于信号的自相关函数来估计信号的频谱。自相关函数表示信号与其自身经过一定时间延迟后的相似程度，其峰值对应于信号的周期，因此可以用于估计信号的频率成分。自相关谱估计的具体步骤如下：计算信号的自相关函数。对
一、前言 由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。 本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRnet改进而来，整个工程既包括HRnet又包括改进后的算法，使用起来较为方便，而且本文仅在cpu上就可以跑通整个工程。二、环境配置 python的环境主要就是按照工程中SimDR与yolov5的requirement.txt安装即可。总之缺啥装啥。三、工程准
