---- 新智元报道 编辑：keyu 【新智元导读】继上次用SCII实现曾经「专属」Nvidia的光线追踪技术之后，作者又使用ASCII模拟了碰撞的星系，过程十分逼真。此外，他还发布了ASCII游戏、ASCII模仿鱼群等项目，心动了么？还不赶紧上手试试！ 还记得上次那个用ASCII实现光线追踪技术的国外小哥吗？ 没错，他又有新动作了！ 这次，他再一次使用ASCII码模拟了碰撞的星系，同样，全过程都是用C++实现的。 毫无疑问，这个最新的项目一经出现，就在Reddit上收揽了2.5K+热度。 下图就
本文转自煎蛋网（jiandan.com），作者@Junius 掉节操的星期一又来了，所以呢一起来观赏一下数学之骚美。 这事儿和17世纪的一道谜题有关，直到后来微积分被建立起来以后才得正解。虽然问题不难，但结果惊艳。 我先来问一个比较「二」的问题： 两点之间最短的路径是什么？ 喏，别猜疑我是在逗你们，或拿非欧几何抖机灵，真心希望你们两手一摊就说是一条直线。 ◆ ◆ ◆ 铁线上的珠子 现在我们来看一下这次节目我们要探讨的问题： 如果AB两点是在空间中垂直放置的，那么这两点之间的最快路径是什么？ 举几个图，如果
倒立摆，Inverted Pendulum ，是典型的多变量、高阶次 ，非线性、强耦合、自然不稳定系统。倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题 ，在倒立摆的控制过程中能有效反映控制理论中的许多关键问题 ，如非线性问题、鲁棒性问题、随动问题、镇定、跟踪问题等。因此倒立摆系统作为控制理论教学与科研中典型的物理模型 ，常被用来检验新的控制理论和算法的正确性及其在实际应用中的有效性。从 20 世纪 60 年代开始 ，各国的专家学者对倒立摆系统进行了不懈的研究和探索。 倒立摆系统按摆杆数量的不同，可分为一级，二级，三级倒立摆等，多级摆的摆杆之间属于自由连接（即无电动机或其他驱动设备）。由中国的大连理工大学李洪兴教授领导的“模糊系统与模糊信息研究中心”暨复杂系统智能控制实验室采用变论域自适应模糊控制成功地实现了四级倒立摆。因此，中国是世界上第一个成功完成四级倒立摆实验的国家。 倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。
近期在学习简易旋转倒立摆装置，倒立摆其实是一个十分经典的自动控制模型，不过开始学习了解结构和原理还是花了很多时间，在思路以及调试过程中遇到了很多困难。 我认为倒立摆有两个难点，一个是自动起摆一个是机械结构，其中自动起摆涉及到PID算法与运动方程的求解，而机械结构主要是尽量减小转动阻尼同时避免旋转时线的缠绕。我买了平衡小车家的机械结构套件，他们为了避免线缠绕使用了导线环，这是一个好东西，可以完美解决导线缠绕问题。主要想讲一下我做的整个过程以及反思总结。
这是您的头号伴侣–可爱，有才华和忠诚。他可以坐下，躺下并翻身。试着给他宠物，看看他的反应。通过打球或给他骨头骨头来保持狗的娱乐。通过给他一种待遇来奖励他。要让他坐下，请在靠近他的地面上双击鼠标。再次双击让他躺下。然后，按住鼠标按钮并做圆周运动，告诉他要翻身。
事实上，非线性存在于物理与工程中的各个领域。在机械中，就存在着大量的非线性现象。通过双摆和三摆的例子，来感受到一个小的扰动，随着时间的推移，到最终会带来多大的变化。
在此页面中，我们概述了如何建立倒立摆系统的模型，刹车使用Simulink及其附件进行仿真。然后可以使用非线性仿真来测试模型的线性化版本的有效性。仿真模型还可以用于评估基于线性化模型设计的控制方案的性能。
昨天，DeepMind发帖，称已经收购了用于机器人研发的MuJoCo物理引擎，目前正致力于开源MuJoCo，并打算在2022年对所有人免费开放！
选自SciTechDaily 机器之心编译 让 AI 发现物理规律已经不是什么新鲜事，前段我们报道过「给 GNN 一堆数据，它自己就能发现万有引力定律」的消息，但如果我们连变量都不给它呢？哥伦比亚大学的一项研究表明，AI 仅通过摄像机观察现象就能自己提取出变量，而且有些变量可能是人类还没有发现的。如果借助这种方式来发现新的变量，我们是不是可以发现新的物理规律？ E = mc² 是阐述能量与质量间相互关系的质能方程，其中 E 表示能量，m 代表质量，而 c 则表示光速（常数，c=299792458m/s，有时
要知道，由于在动态多点接触（如灵活手指操作）的场景里有明显优势，MuJoCo可以说是机器人研究人员的首选模拟器。
当时，在用万有引力定律解释了行星(如地球)如何绕太阳运动的“二体问题”后，牛顿又想到了一个进阶问题：
西莫恩·德尼·泊松（Simeon-Denis Poisson 1781～1840）法国数学家、几何学家和物理学家。1781年6月21日生于法国卢瓦雷省的皮蒂维耶，1840年4月25日卒于法国索镇。1798年入巴黎综合工科学校深造。受到拉普拉斯、拉格朗日的赏识。1800年毕业后留校任教，1802年任副教授，1806年任教授。1808年任法国经度局天文学家。1809年巴黎理学院成立，任该校数学教授。1812年当选为巴黎科学院院士。泊松的科学生涯开始于研究微分方程及其在摆的运动和声学理论中的应用。他工作的特色是应用数学方法研究各类物理问题，并由此得到数学上的发现。他对积分理论、行星运动理论、热物理、弹性理论、电磁理论、位势理论和概率论都有重要贡献。他还是19世纪概率统计领域里的卓越人物。他改进了概率论的运用方法，特别是用于统计方面的方法，建立了描述随机现象的一种概率分布──泊松分布。他推广了“大数定律”，并导出了在概率论与数理方程中有重要应用的泊松积分。
日常生活中，人们通过与各种物体接触与世界互动。例如走路时脚接触地面，书写时手指与笔接触。接触虽然是种很普遍的现象，但研究起来却有些复杂。模拟身体接触也是机器人研究中非常重要的一部分。
image.png ---困难多，办法更多。 开国太祖毛爷爷有句话，“万水千山只等闲”！这句话放在这里可能不太贴题，但从这句话的气魄来讲，却是非常贴题的。不管有多少困难，“万水千山只等闲”！从气势上就占在上风。英语不好，是困难；数学不好，也是困难，但这又能怎么样？“万水千山只等闲”！爷就是要学会JS。在心态上一定要有这种气势。因为学习，就是一场战斗。我学会了，学的好，面对好工作，你就抢不过我。 那么话说回来，英语不好能不能学好JS？必须能啊，因为我英语就不好，哈哈哈，其实我是变相的夸我自己JS学的好。其实我
近期在做2013年电赛控制类题目–简易旋转倒立摆装置，自己并不是自动化专业的学生，没有学过自动控制原理，倒立摆其实是一个十分经典的自动控制模型，我们只能是边做边学习，逐渐去了解倒立摆。 我认为倒立摆有两个难点，一个是自动起摆一个是机械结构，其中自动起摆涉及到PID算法与运动方程的求解，而机械结构主要是尽量减小转动阻尼同时避免旋转时线的缠绕。我们买了平衡小车家的机械结构套件，他们为了避免线缠绕使用了导线环，这是一个好东西，可以完美解决导线缠绕问题。我在学习平衡小车家程序与算法的过程中也是总结了一些经验，在这里分享一下。
倒立摆是一个开环不稳定的强非线性系统，其控制策略与杂技运动员顶杆平衡表演的技巧有异曲同工之处，目的在于使得摆杆处于临界稳定状态，是进行控制理论研究的典型实验平台。20世纪50年代，麻省理工学院的控制论专家根据火箭助推器原理设计出了第一套倒立摆实验设备，开启了最初的相关研究工作。倒立摆的种类丰富多样，按照其结构可将其分为：直线倒立摆、环形倒立摆以及平面倒立摆等，按照摆杆级数又可将其分为：一级、二级甚至三级等。
React、ReactJS、React.js、React Native… 这些有些相似的名词你最近听过多少遍了？对于它们究竟是什么你是否感到困惑？
impress.js 是一款基于 css-3D 和 css动画 、受到高逼格PPT原型工具 prezi 启发而开发的演示文稿制作库,github上星星高达33k个,如果你已经厌烦了使用PowerPoint制作连自己都觉得丑的PPT，那么 impress.js 是一个非常好的选择，简洁高效逼格高。
当我们已经建立了系统的状态空间模型，给定输入，得到输出，对于机器人而言，给定左右轮速度观察机器人在环境中的状态变化，方程的解就蕴含其中了。
非常感谢本次腾讯举办的活动，能让我有幸尝试学习nxp的rt系列告高速嵌入式微控制器。由于后期疫情原因导致的一些列问题，没能赶上评选之前提交文章，并且后续作品完成方面也受了一些影响，但是举办方非常理解参赛选手的难处，平且给予了补作业的机会，再次对主办方再次便是感谢。
在前端开发领域，物理引擎是一个相对小众的话题，它通常都是作为游戏开发引擎的附属工具而出现的，独立的功能演示作品常常给人好玩但是无处可用的感觉。仿真就是在计算机的虚拟世界中模拟物体在真实世界的表现（动力学仿真最为常见）。仿真能让画面中物体的运动表现更符合玩家对现实世界的认知，比如在《愤怒的小鸟》游戏中被弹弓发射出去小鸟或是因为被撞击而坍塌的物体堆，还有在《割绳子》小游戏中割断绳子后物体所发生的单摆或是坠落运动，都和现实世界的表现近乎相同，游戏体验通常也会更好。
我们知道，梯度下降算法是利用梯度进行一阶优化，而今天我介绍的牛顿优化算法采用的是二阶优化。本文将重点讲解牛顿法的基本概念和推导过程，并将梯度下降与牛顿法做个比较。
本系统主要由电位器模块、直流减速电机模块、电源模块、电机驱动模块、单片机最小系统班组成。电位器与主控芯片STM32F407ZGT6相连，通过电位的测算实时向MCU发送摆杆的状态，MCU通过控制LM298N电机驱动模块来控制直流减速电机，进而控制摆杆的状态，并使用LCD显示相关参数。
在仿人双足机器人的控制里面，可以将机器人模型简化为一个线性倒立摆模型（下图来自梶田秀司教授的《仿人机器人》[1]，该书电子版可在公众号后台回复【HR】获得），用于机器人的平衡控制和步态规划。线性倒立摆模型及其后续扩展的其他模型在双足机器人的研究中被广泛采用，取得了不错的控制效果。今天，我们就来聊一聊其中最经典，也是最基础的模型：线性倒立摆模型。
想起当初作这个动画时，真是不知如何下手，所以，这是一篇献给初学者的教程的单摆动画的制作，应该要解决两个方面的问题：
本博文主要学习目的为倒立摆PID控制入门，面向matlab小白，所以挑选最简单的模型和例子写了一篇文章
春天来了，万物复苏，又到了………… 学霸码农们丰收的季节！ 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂，你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ，相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录，全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk，平均录取率只有25%！ 今年，腾
一、大幅降低使用门槛 为什么流媒体会替代下载视频成为主流?为什么页游会如此火爆?只因用户太“懒”。让用户更方便的满足需求，有时效果好于更多的满足需求。 用户眼睛看到一个兴趣点，点击后，就应该立即
看了Ogitor的代码后, 自己又实践了一把, 结合N3中学到的一些技巧, 在编辑器中得到了验证. 虽说做的是场景编辑器, 但是其它编辑器也可以用的, 毕竟思想都差不多. 对于一个编辑器, 通常是由一个个的"实体"组成, 或者叫"对象". 而"对象"又是由各种"属性"所组成. 以场景编辑器为例, 我们通常会涉及以下操作: 刷地形, 刷纹理 摆模型, 设置模型参数 摆光源, 设置光源参数 摆特效/音效, 设置参数 摆NPC, 设置相应参数 ... 可以看到, 除了地形之外, 其它的操作都差不多. 如果把地形把
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echart的安装就细不讲了，直接去官网下，实在不会的直接用cdn,省的一番口舌。
在机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。在逻辑斯蒂回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。由于两种方法有些相似，我特地拿来简单地对比一下。下面的内容需要读者之前熟悉两种算法。
这就是最近被盛传的：文言文编程语言“wenyan-lang”。GitHub上线5天时间，已经突破了6000星。
最近zhaoolee在研究一个「咋摆Pose」的专题, 从海量的互联网人像素材中, 筛选出「优质的Pose」, 课题完成后, 无论是拍摄他人, 还是被他人拍摄, 都可以游刃有余的应对~ 「咋摆Pose」专题链接: https://www.v2fy.com/find-pose
最优化问题指的是在给定条件下，找到一个目标函数的最优解，即找到能够使目标函数取得最大值或最小值的变量取值。常用的优化方法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法、模拟退火等。最终，通过对最优解的检验和实施，可以实现资源的最优分配或其他最优解决方案。
关于PID参数的整定，网上调节的口诀、原则、方法满天飞，但是并没有具体的到步的教程，作为初学者且非自动化相关专业学生有点看不懂、一脸懵逼，走了不少弯路，呕心沥血才调节好，之后才看得懂那些口诀、原则。为了让大家少走弯路，这里将给出圆周倒立摆直立环PID参数整定的具体步骤。
本文主要是从通俗直观的角度对机器学习中的无约束优化算法进行对比归纳，详细的公式和算法过程可以看最后附的几个链接，都是干货。 机器学习基本概念 统计机器学习整个流程就是：基于给定的训练数据集，由实际需求，需要解决的问题来选择合适的模型;再根据确定学习策略，是最小化经验风险，还是结构风险，即确定优化目标函数;最后便是采用什么样的学习算法，或者说优化算法来求解最优的模型。参照《统计机器学习方法》所讲，统计机器学习(特指有监督学习)的三要素为： 1)模型 模型是指基于训练数据集，所要学习到的概率分布
来自三星AI中心（莫斯科）等团队的技术人员一直致力于此方面的研究，最终他们开发出这样一个模型：
这里主要以简单的牛顿迭代法介绍非线性方程的求解，维基百科对“牛顿迭代法”的解释：
我们都知道，工业上的很多问题经过抽象和建模之后，本质还是数学问题。而说到数学问题就离不开方程，在数学上我们可以用各种推算、公式，但是有没有想过在计算机领域我们如何解一个比较复杂的方程？
---这里记录下一些关于牛顿法来作为优化器的个人笔记 ：） 关于牛顿法，先不说其中的概念，来简单看一个例子？ 不用计算器，如何手动开一个值的平方根，比如计算{sqrt(a) | a=4 } ？ 不用程序和代码如何求？ ----比较简单有木有，直接上用公式来套就好了. xt = ( xt-1 + ( a / xt-1 ) ) / 2 我们看 sqrt(4) 这个值的区间在1<=sqrt(4)<=4里，写成这种形式吧[1,4],我们令x0 = 1, x = ( 1 + (
另外，很多人也经常问：我们家里的Wi-Fi路由器，有多根天线。这些天线，又该如何指向，才能有更好的传播效果？
逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。
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共轭梯度法是方程组求解的一种迭代方法。这种方法特别适合有限元求解，因为该方法要求系数矩阵为对称正定矩阵，而有限元平衡方程的系数矩阵正好是对称正定矩阵(考虑边界条件)。同时，共轭梯度法也适合并行计算。
我们要求其最小值，当然是对目标函数进行求导，但通常目标函数是非线性的，因此我们需要通过以下步骤对目标函数进行求解：
机器学习就是需要找到模型的鞍点，也就是最优点。因为模型很多时候并不是完全的凸函数，所以如果没有好的优化方法可能会跑不到极值点，或者是局部极值，甚至是偏离。所以选择一个良好的优化方法是至关重要的。首先是比较常规的优化方法：梯度下降。以下介绍的这些算法都不是用于当个算法，可以试用于能可微的所有算法。
传入拉杆只回转油缸之活塞牙内，直至活塞底止。（如未达到位置将会损坏活塞之螺旋止挡锁）
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