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LQR 控制学习-LQR控制 MATLAB官方教程-LQR 控制器_状态空间系统MatlabSimulink建模分析

LQR-UFO实验： matlab 官方代码原视频网址 test1 我们调节 Q矩阵，penalize angular error (角度误差代价) 为 1，penalize angular rate...结果如下所示，在R penalize angular error 代价较大得情况下，使用lqr，Angular Error最后能收敛，并且没有出现较大幅度的超调。...test2 调节Q矩阵，penalize angular error (角度误差代价) 为 1，penalize angular rate 为100 (角速度代价) 结果如下所示，可以看到，加速度比较快的达到收敛...test3 调节R矩阵 Penalize thruster effort 执行器代价为3 结果如下所示，燃烧的燃料明显少了【Advanced控制理论】8_LQR 控制器_状态空间系统Matlab

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OptaPlanner笔记6 N皇后

Joiners.equal(Queen::getColumn), Joiners.lessThan(Queen::getId)) .penalize...Joiners.equal(Queen::getRow), Joiners.lessThan(Queen::getId)) .penalize...getAscendingDiagonalIndex), Joiners.lessThan(Queen::getId)) .penalize...getDescendingDiagonalIndex), Joiners.lessThan(Queen::getId)) .penalize

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OptaPlanner的新约束表达方式 Constraint Streams

return factory.from(Shift.class) .filter(Shift::isEmployeeAnn) .penalize....filter((computer, requiredCpuPower) -> requiredCpuPower > computer.getCpuPower()) .penalize...因此，可以看到，factory除了过from操作获得所有Process对象，通过filter对Process进行过滤，通过penalize进行计分外。...因此，在filter方法中，就找出那些超出CPU能力的Computer（即分组），在penalize方法中，对整所有超出CPU需求中的计算进行扣分，扣分值是超出部分。....filter((computer, requiredCpuPower) -> requiredCpuPower > computer.getCpuPower()) .penalize

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OptaPlanner笔记3

Joiners.lessThan(Lesson::getId)) // ...对于每一对满足以上关联条件的课程，都使用一个硬约束权重来进行处罚（负分） .penalize...Joiners.equal(Lesson::getTeacher), Joiners.lessThan(Lesson::getId)) .penalize...Lesson::getStudentGroup), Joiners.lessThan(Lesson::getId)) .penalize

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AB实验人群定向HTE模型2 - Causal Tree with Trigger

用训练集来建树，用test来估计叶节点variance，penalize小的叶结点带来的高方差，然后用叶节点上train和val的差异来penalize损失函数,以下 (lambda) 控制penalty

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matlab aic怎么用,AIC信息准则的编程

Since % information criteria penalize models with additional parameters, AIC and % BIC are model order

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「逮虾户」燃起来了！自动驾驶赛车线上选拨赛开始（内附大神代码）

1e-3 # likely crashed/ close to off track if not all_wheels_on_track: # Penalize...the car goes off track reward = 1e-3 elif speed Penalize

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搭建企业内部的大语言模型系统

(Default: 64, 0 = disabled, -1 = num_ctx) repeat_penalty: 1.2 ## Sets how strongly to penalize repetitions...A higher value (e.g., 1.5) will penalize repetitions more strongly, while a lower value (e.g., 0.9) will

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案例分析：闰秒带来的BUG是否影响了你？

// Update upstream sRTT on UDP queries, penalize it if it fails if !

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Tree - AdaBoost with sklearn source code

Compare with Squared Error (F), exponential loss is monotonically decreasing with \(yf(x)\), it doesn't penalize...Both exponential loss and log-likelihood penalize large negative margin \(yf(x)\) - very wrong prediction...Exponential loss penalize negative margin even more, makes it sensitive to noise, such as mislabeled

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Regression model evaluation回归模型评估

我们能使用以下代码来得到均方误差的值： metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred) 89.20901624683765 You'll notice that this code will penalize

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【Reinforcement Learning】强化学习下的多级反馈队列（MFQ）算法

next_priority self.queues[next_priority].append(task) reward = -0.1 # Penalize...for incomplete task else: reward = -1 # Penalize invalid action (empty queue)

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R语言-中国各城市PM2.5数据间的相关分析

sg = com$membership + 1 V(g1)$color = cl[V(g1)$sg] 偏相关分析 res=glasso.miss(pm_sc,rho=0.5,emIter=10 ,penalize.diagonal

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论文记录 - Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiogram...

The set-level evaluation, unlike the sequence-level, does not penalize for time misalignment of a rhythm

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Using sparsity to regularize models使用稀疏性来正则化模型

It's similar to Ridge Regression in the sense that we penalize our regression by some amount, and it's

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小样本利器5. 半监督集各家所长：MixMatch，MixText，UDA，FixMatch

, 在AG News数据集上选择更高层的效果更好，不过感觉这个参数应该是task specific的最小熵正则 MixText进一步加入了最小熵原则，在无标注数据上，通过penalize大于\(\gamma

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图像超分：真实感图像超分辨率的局部判别学习方法

但是现在还存在一个问题，会over-penalize realistic details in patch C，轻度惩罚A和B，尤其在早期时。为了缓解这个问题，作者选用了即时梯度下降。

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【论文推荐】最新六篇机器翻译相关论文— 自注意力残差解码器、SGNMT、级联方法、神经序列预测、Benchmark、人类水平

Three different GBNs, namely uniform GBN, language-model GBN and coaching GBN, are proposed to penalize

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siamfc-pytorch代码讲解（三）：demo&track

hanning window)，也叫余弦窗【可以看这里】，论文中说是增加惩罚：Online, ... and a cosine window is added to the score map to penalize..., 1, 17, 17] responses = responses.squeeze(1).cpu().numpy() # [3, 17, 17] # upsample responses and penalize

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中文NER的那些事儿2. 多任务，对抗迁移学习详解&代码实现

领域外到内的迁移，主要需要解决样本差异性问题，毕竟最终目标是希望帮助领域内文本学到合理的文本表达，所以需要penalize和目标领域差异过大的领域外样本。...v_x 和 v_{IN} 的欧式距离 Polynomial Kernel： v_x 和 v_{IN} 的cosine距离领域内未标注样本的半监督学习，因为是直接用模型预测来做真实label，因此需要penalize

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