使用Eigen的Levenberg-Marquardt确定参数边界 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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LM算法代码_快速排序算法代码

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...LM算法+推导+C++代码实践一、算法推导二、代码实践参考一、算法推导二、代码实践 #include Eigen/Dense> #include Eigen/Sparse> #include... #include #include using namespace std; using namespace Eigen; const double...; VectorXd params_levenMar = params_gaussNewton; levenMar(input, output, params_levenMar); cout Levenberg-Marquardt...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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CVPR 2019：精确目标检测的不确定边界框回归

特别的，为了捕捉边界框预测的不确定性，首先将边界框的预测以及ground truth框分别看做高斯分布函数和狄克拉分布函数。则新定义的回归损失可以看作是预测分布和真实分布之间的KL散度。...论文提出了VaR投票（方差投票）方法，即在非最大抑制（NMS）过程中，利用相邻位置的预测方差加权，对候选框的位置进行投票。(3)所学概率分布反映了边界框预测的不确定性水平。...3.1边界框参数化基于双阶段的目标检测网络如Faster-RCNN，MaskR-CNN。...所以，论文在预测边界框位置的基础上又预测了一个位置的分布，这里假设坐标是独立的，为了简单起见，使用了单变量的高斯函数，如公式2所示：式子中边界框坐标表示为x，因为我们可以独立地优化每个坐标，Θ是一组可以学习的参数...意义综上，大规模目标检测数据集中的不确定性会阻碍最先进的目标检测算法的性能。分类置信度并不总是与定位置信度密切相关。本文提出了一种新的具有不确定性的边界盒回归损失方法，用于学习更精确的目标定位。

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Eigen的基础使用

#Eigen的安装下载Eigen以后直接引用头文件即可,需要的头文件如下 Eigen支持的编译器类型 GCC, version 4.4 and newer....#define MATRIX_SIZE 50 /**************************** * 本程序演示了 Eigen 基本类型的使用 ***********************...它的前三个参数为：数据类型，行，列 // 声明一个2*3的float矩阵 Eigen::Matrix matrix_23; // 同时，Eigen 通过... Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Zero(); //初始化为零 // 如果不确定矩阵大小，可以使用动态大小的矩阵...Eigen::MatrixEigen::Dynamic, Eigen::Dynamic > matrix_dynamic; // 更简单的 Eigen::MatrixXd

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eigen库的使用_sfml是什么库

Eigen是开源的C++线性代数库，常用在计算机图形学中。...有份英文的Eigen使用手册，简要整理一下安装 $ cd ~ $ git clone https://github.com/eigenteam/eigen-git-mirror Eigen所有的文件都是...h文件，只需include即可使用，但是要告诉编译器它在哪个位置。...$ sudo ln -s /usr/local/include ~/eigen-git-mirror/Eigen 使用 #include Eigen/Core> 创建新矩阵的时候如下 Matrix3f...Vector和矩阵用法类似，参考Eigen使用手册平移和旋转 # include Eigen / Core > # include Eigen / Geometry > # include <

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激光二极管的测试和特性：主要参数的确定

简介对激光二极管进行定量的评估其质量、性能和特性是一项必要的工作。这就需要进行一系列实验从而得到一些重要的参数，来帮我们确认该激光二极管的性能。然后可以评估该LD是否满足人们希望的特征。...接下来我们对常用的参数进行描述，并可以通过实验得到这些参数，通过分析原始数据raw data 得到有意义并且易于理解的结果。...发光强度VS 注入电流和阈值电流对于LD最主要的一个参数就是注入电流之后发出多少光。这就是放光 vs 注入电流。通常参考LI曲线（如图1）。...随着注入电流的增加，激光首先表现出自发发射，然后逐渐增强，直到开始受激发射，进入激光发生模式。第一个有趣的参数就是当这一现象出现时的exact电流值。...因此阈值电流是一项必须测试的，用来标定LD的性能。

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GFLV2：边界框不确定性的进一步融合，提点神器 | CVPR 2021

如图1c和图1d所示，高可靠性的预测结果的分布较为集中，低可靠性的预测结果的分布则较为分散。...另外，论文将GFL的每个bbox的四个分布的最大值的均值与实际的IoU进行了对比，发现有较高的关联性，表明GFL的分布预测效果还是不错的。...尽管$J$被分解成了两个部分，但由于在训练和推理阶段都直接使用，依然可以避免不一致的问题。...在计算时，先将分类分支的$C$和回归分支经过Distribution-Guided Quality Predictor(DGQP)得到的$I$进行结合，训练时使用GFLV1提出的QFL进行监督训练，推理时直接将联合结果用于...给定统计特征$F$作为输入，使用小型子网$\mathcal{F}(\cdot)$进行IoU质量预测，子网主要由两层全连接层构成，分别接ReLU和Sigmoid激活，IoU标量$I$的计算为：图片 $W

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eigen库的使用_vcg库

Eigen 矩阵定义复制代码 #include Eigen/Dense> Matrix A; // Fixed rows and cols...基础使用复制代码 // Basic usage // Eigen // Matlab // comments x.size() // length(x...复制代码 Eigen 特殊矩阵生成复制代码 // Eigen // Matlab MatrixXd::Identity(rows,cols)...P : Q) 复制代码 Eigen 矩阵化简复制代码 // Reductions. int r, c; // Eigen // Matlab R.minCoeff()...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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.NET 中使用 Mutex 进行跨越进程边界的同步

Mutex 是 Mutual Exclusion 的缩写，是互斥锁，用于防止两个线程同时对计算机上的同一个资源进行访问。不过相比于其他互斥的方式，Mutex 能够跨越线程边界。...用更多的系统资源，带来更强大的功能 —— Mutex 能进行跨越应用程序域边界的封送，能进行跨越进程边界的线程同步。...在使用这个构造函数重载的时候，第一个参数 initiallyOwned 建议的取值为 false。...这说明 Mutex 的等待在这里起到了跨进程互斥的作用。 ? 当你需要在是否是第一次创建出来的时候进行一些特殊处理，就使用带 createdNew 参数的构造函数。...还记得前面构造函数中的 initiallyOwned 参数吗？就是在指定自己是否是此 Mutex 的拥有者的（实际上我们还需要使用 createdNew 来辅助验证这一点）。

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链表的定义、确定一个链表需要几个参数？

首节点没有前驱节点，尾节点没有后续节点专业术语：　　首节点：　　　　第一个存放有效数据的节点（有效节点）　　尾节点：　　　　最后一个有效节点　　头结点：　　　　一般加首节点前面，不存放有效数据...，可以通过头结点找到首节点，可以方便对链表的操作。...头结点的数据类型和后面节点的数据类型一样　　头指针：　　　　指向头结点的指针变量，只包含四个字节的指针变量，内存占用小。　　...尾指针：　　　　指向尾节点的指针变量　　确定一个链表需要几个参数？/通过一个函数对链表进行处理，至少需要接收链表的哪些参数？　　　　...只需要一个参数：头指针因为可以通过头指针可以推算出链表的其他所有参数

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eigen库的使用_eigenvalue

Eigen库使用指南 1.模块和头文件 Core #includeEigen/Core>，包含Matrix和Array类，基础的线性代数运算和数组操作。...Matrix类所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix类有6个模板参数，主要使用前三个，剩下的使用默认值。...Array类 Array是个类模板，前三个参数必须指定，后三个参数可选。...混淆问题使用eval()函数解决把右值赋值为一个临时矩阵，再赋给左值时可能有造成的混淆。...array出现在等式左右时，容易出现混淆当确定不会出现混淆时，可以使用noalias() 混淆出现时，可以使用eval()和xxxInPlace()函数解决版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人

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eigen库的优缺点_简单介绍一种你在家中使用过的工具

#include "mainwindow.h" #include #include "eigen3/Eigen/Core" #include "eigen3/...Eigen/Dense" #include #include int main(int argc, char *argv[]) { QApplication a...::Vector3f v1(1.0f,0.0f,0.0f); std::cout <<"Vector3f:" << v1 << std::endl; Eigen::Vector3f v2(0.0f,1.0f...; m << 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0; std::cout <<"Matrix3f:"<< m << std::endl; //获取矩阵的第二行第二列...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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springmvc之如何确定目标方法Pojo类型的参数？

springmvc确定目标方法pojo类型入参的过程：（1）确定一个Key。...若目标方法的pojo参数没有使用@ModelAttribute作为修饰，则key为pojo类名第一个字母小写的字符串一致。...（3）在ImplicitModel中不存在Key对应的对象，则检查当前的Handler是否使用@SessionAtributes注解修饰。...若使用了注解修饰，且SessionAttributes注解的value属性值中包含了key，则会从HttpSession中获取key所对应的value值，若存在则直接传入到目标方法的入参中。...（4）若Handler没有标识SessionAttributes注解或SessionAttributes直接的value中不包含Key，则会通过反射来创建pojo类型的参数，传入为目标方法的参数。

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PCL点云特征描述与提取（4）

/narf_feature_extraction -m 这将自动生成一个呈矩形的点云，检测的特征点处在角落处，参数-m是必要的，因为矩形周围的区域观测不到，但是属于边界部分，因此系统无法检测到这部分区域的特征点...，选项-m将看不到的区域改变到最大范围读取，从而使系统能够使用这些边界区域。...（2）特征描述算子算法基准化分析使用FeatureEvaluationFramework类对不同的特征描述子算法进行基准测试，基准测试框架可以测试不同种类的特征描述子算法，通过选择输入点云，算法参数，...使用FeatureCorrespondenceTest类执行一个单一的“基于特征的对应估计测试”执行以下的操作 1.FeatureCorrespondenceTest类取两个输入点云（源与目标）...它将指定算法和参数，在每个点云中计算特征描述子 2.基于n_D特征空间中的最近邻元素搜索，源点云中的每个特征将和目标点云中对应的特征相对照 3 。

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使用卡尔曼滤波器和路标实现机器人定位

卡尔曼滤波器允许我们结合当前状态的不确定和它的传感器测量的不确定来理想地降低机器人的总体不确定程度。这两类不确定通常用高斯概率分布或正态分布来描述。高斯分布有2个参数：均值和方差。...均值表示最高概率的值，方差表示我们认为这个均值有多大的不确定性。卡尔曼滤波器运行2个步骤。在预测步骤，卡尔曼滤波器以当前状态变量值生成预测和不确定度。...在大多数情形下，并没有多大的错误。但是在某些边界情形，这个线性假设就错的离谱。同样假设线性测量模型也会有问题。假设你正沿着直路行驶，在你前方的路旁有一个灯塔。...而它允许使用任何非线性函数对你的机器人状态转移和测量建模。为了还能在我们的滤波器中使用有效而且简单的线性代数的魔力，我们采取了一个技巧：我们在当前机器人状态邻域采取线性化。...为了直观，我选择使用SDL2 库去实现一些必要物体的图像。

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2.js中对于函数参数不确定的解决--arguments

1.arguments对象在函数代码中，使用特殊对象 arguments，无需明确指出参数名，就能访问它们。例如，在函数 sayHello() 中，第一个参数是 message。...[0]); } 2.获得参数的个数下面的代码将输出每次调用函数使用的参数个数： function howManyArgs() { alert(arguments.length); } howManyArgs...注释：与其他程序设计语言不同，ECMAScript 不会验证传递给函数的参数个数是否等于函数定义的参数个数。...开发者定义的函数都可以接受任意个数的参数（根据 Netscape 的文档，最多可接受 25 个），而不会引发任何错误。任何遗漏的参数都会以 undefined 传递给函数，多余的函数将忽略。...如果有两个参数，则会把两个参数相加，返回它们的和。所以，doAdd(10) 输出的是 "15"，而 doAdd(40, 20) 输出的是 "60"。

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【JavaSE】可变参数的基本使用

可变参数 1. 基本概念 Java 允许将同一个类中多个同名同功能但参数个数不同的方法，封装成一个方法就可以通过可变参数实现 2. 基本语法访问修饰符返回类型方法名(数据类型......-> 使用可变参数优化 //解读 //1. int......表示接受的是可变参数，类型是int ,即可以接收多个int(0-多) //2. 使用可变参数时，可以当做数组来使用即 nums 可以当做数组 //3....public void f1(int... nums) { System.out.println("长度=" + nums.length); } //细节: 可变参数可以和普通类型的参数一起放在形参列表...封装成一个可变参数的方法 */ //分析: // 1. 方法名 showScore // 2. 形参(String ,double... ) // 3.

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基于Msnhnet实现最优化问题(中)一(无约束优化问题)

这样就引入了阻尼牛顿法，阻尼牛顿法最核心的一点在于可以修改每次迭代的步长，通过沿着牛顿法确定的方向一维搜索最优的步长，最终选择使得函数值最小的步长。补充：一维搜索非精确搜索方法。...牛顿Levenberg-Marquardt法 LM(Levenberg-Marquardt)法是处理Hessian矩阵奇异、不正定等情形的一个最简单有效的方法，求解公式变为：式中：为单位阵...,如果还不正定,可取步骤给定初始点 ,以及最小误差判断是否满足终止条件,是则终止; 求解判定正定性,如果非正定,令确定在点的下降方向计算如果...,拟牛顿条件写成: 叠加方式求 ,一般取 : 确定(推导过程省略): 步骤: 给定初始点以及最小误差判断是否满足终止条件,是则终止; 确定在点的下降方向计算...: 确定(推导过程省略): 利用公式: 设为非奇异方正, ,若 ,则有: 得到和的关系: 令 : 步骤: 给定初始点以及最小误差判断是否满足终止条件

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如何确定您的企业需要使用在线CRM？

很高兴你能有这个疑问，说明您开始思考在线CRM是否适合你，您可以通过以下方法确定您的企业是否需要CRM。 1、企业拥有或者需要接触大量潜在客户。...如果您的企业业务需要管理大量潜在客户或者经过一些拓客方式获得了大量潜在客户信息需要去维护，您就需要使用在线CRM，以确保您不会漏掉任何与潜在客户有关的信息。...在线CRM中的提醒功能是你所需要的。 3、您的业务销售周期比较长。如果您的业务销售周期较长，您需要使用在线CRM记录与客户的跟进记录，保证在需要的时候随时随地获得优质信息，避免不必要的尴尬。...如果您有一个销售团队，您需要利用在线CRM的潜在客户和销售过程的可视化，来帮助您指导和管理他们的工作。...另外，对于单兵作战、只有少量大客户、销售周期短没有重复业务的企业，一个能够免费使用的在线CRM是锦上添花的工具。

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确定聚类算法中的超参数

确定聚类算法中的超参数聚类是无监督学习的方法，它用于处理没有标签的数据，功能强大，在参考资料 [1] 中已经介绍了几种常用的算法和实现方式。...但是如何更科学地确定这些参数，关系到 K-均值算法聚类结果的好坏。...如果是监督学习，由于数据集中有标签，可以利用训练集训练模型，让后用测试集评估模型的好坏，包括初始设置的各项超参数。但是，现在我们使用的数据集没有标签，这种方法在无监督学习中不再适用了。...为了找到最适合的簇数，可以用下面所示的方法：绘制惯性的曲线，使用肘部方法找到最适合的值。...它的值怎么确定，下面继续使用惯性。一般我们会在 k-means++ 和 random 两个值中进行选择，假设现在就如此。我们可以为每种初始化策略训练一个 K-均值模型，并比较其惯性值。

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PCL common中常见的基础功能函数

这里主要介绍一下基本的常见的功能函数，这些函数其实用C++也可以自行实现，在PCL中提供了更多的重载接口，方便使用。...&max_pt, std::vector &indices) 在给定边界的情况下，获取一组位于框中的点 pcl::getMaxDistance (const pcl::PointCloud...pcl::eigen22 (const Matrix &mat, typename Matrix::Scalar &eigenvalue, Vector &eigenvector) 确定最小特征值及其对应的特征向量...computeCorrespondingEigenVector (const Matrix &mat, const typename Matrix::Scalar &eigenvalue, Vector &eigenvector) 确定对称半正定输入矩阵给定特征值对应的特征向量...pcl::eigen33 (const Matrix &mat, typename Matrix::Scalar &eigenvalue, Vector &eigenvector) 确定对称半正定输入矩阵最小特征值的特征向量和特征值

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