在之前的博客中已经介绍了ESPCN的原理了（学习笔记之——基于深度学习的图像超分辨率重构）本博文是对ESPCN进行实现。代码的框架仍然采用xintao前辈的代码，本博文会给出关键的实现部分 python train.py -opt options/train/train_sr.json python test.py -opt options/test/test_sr.json ESPCN的网...

文章目录回顾贝叶斯公式贝叶斯公式的实例朴素贝叶斯分类器分类器的任务扔掉分母TTT 的组成朴素的贝叶斯为何朴素整理一下：问题具体实例实例分析与介绍求算所有的条件概率得到分类概率概率平滑ϵ\e psi lon ϵ 代替 0拉普拉斯 / 加数平滑缺失值朴素贝叶斯实例总结朴素贝叶斯为什么有效朴素贝叶斯的优势朴素贝叶斯的缺点 回顾贝叶斯公式 P(H∣x)=P(x∣H)P(H)P(x)P(H|x) = \frac{P(x|H)P(H)}{P(x)}P(H∣x)=P(x)P(x∣H)P(H)​ 这里的 HHH 可以认为是在分

文章目录一. 安装1. ipopt 安装2. Casadi 安装二. 例子1. CmakeLists文件2. 例子13. 例子2 Casadi 是一款非线性求解器，支持多种语言，官方文档：casadi/docs 一. 安装 1. ipopt 安装 自己写个bash文件安装一下 #!/usr/bin/env bash # Fail on first error. set -e cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" sudo apt-get install cppad g

实验室中用的是德尔福（Delphi ESR）毫米波雷达，下面将详细介绍使用这款毫米波雷达的过程。 1.毫米波雷达的供电 查阅ESR的说明手册，发现输入电压是在DC8-16V之间。实际的使用中，使用12V直流电给毫米波供电 2.kvaser can 想要利用自带的上位机显示毫米波的数据，需要用到 kvaser can读取毫米波的数据。 整个连接图如下所示： ![在这里插入图片描述](https:...

在Rbf插值中，e psi lon 是一个重要的参数，用于控制基函数的衰减速度。具体地，e psi lon 决定了基函数的范围，当距离采样点的距离超过e psi lon 时，基函数的值将变得非常小，对插值结果的影响也将变得微弱。 一般来说，e psi lon 越小，插值函数就越“平滑”，对噪声等随机波动的干扰也就越小；而e psi lon 越大，插值函数就越“陡峭”，对于采样点间的快速变化也就能更好地拟合。 在实际应用中，e psi lon 的取值需要根据具体数据和应用场景进行调整。通常可以使用交叉验证等方法来选择合适的e psi lon 值，以得到更好的插值效果。 在Python的Rbf函数中，e psi lon 可以通过参数e psi lon 进行设置。下面是一个简单的示例代码，展示了不同e psi lon 值对于插值结果的影响： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import Rbf # 构造采样点 x = np.linspace(0, 10, 10) y = np.sin(x) # 构造插值函数对象 e psi lon s = [0.1, 1, 10] rbfs = [Rbf(x, y, e psi lon =eps) for eps in e psi lon s] # 对于任意位置进行插值计算 x_new = np.linspace(0, 10, 100) y_news = [rbf(x_new) for rbf in rbfs] # 绘制插值结果 plt.plot(x, y, 'ko', label='Sample Points') for eps, y_new in zip(e psi lon s, y_news): plt.plot(x_new, y_new, label='E psi lon ={}'.format(eps)) plt.legend() plt.show() 通过调整e psi lon s的值，可以观察到不同e psi lon 对于插值结果的影响。需要注意的是，e psi lon 取值过小或过大都可能导致插值结果出现问题，需要谨慎选择。