作者：Dmytrii S. 翻译：陈之炎 校对：卢苗苗 本文与大家讨论深度学习泛化理论中的一些经验并试图对它做出解释。 我们可以从最新的关于深度学习“炼金术”的悖论研究中了解一二。 动机 深度学习目前正被用于方方面面。但是，人们经常批评它缺乏一个基础理论，能够完全解释其为什么能如此神奇。最近，神经信息处理系统大会(NIPS)的时间测试奖(Test-of-Time)得主将深度学习比作“炼金术”。 尽管解释深度学习泛化理论仍然是一个悬而未决的问题，在这篇文章中，我们将讨论这个领域最新的理论和先进的经验，并试
虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。
看到一篇文章《计算机视觉中的曲率尺度空间技术: 基本概念与理论进展》——钟宝江，对于尺度空间的理解很有帮助，遂贴部分内容在此，如果涉及侵权，请告知，我会马上删除。
来源：雷锋网、AI研习社本文约3100字，建议阅读9分钟本文为你介绍如何将数据转换成正态分布来建立模型。 在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。 虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。 病态曲率 考虑以下损失曲线图。 **病态曲率** 如你所知，我们在进入一个以蓝色为标志的像沟一样的区域之前是随机的。这些颜色实际上代表了在特定点上的损失函数的值，红色代表
通过前面两个文档的学习，我们了解了凸轮工艺对象的数据结构，以及如何通过编程设置点及线段的方法动态生成凸轮曲线。另外还可以使用LCamHdl库提供的功能块动态生成凸轮曲线。
在另一篇文章中，我们讨论了随机梯度下降的具体细节，以及如何解决诸如卡在局部极小值或鞍点上的问题。在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。
通常会听到尺度变化等这类词语，看到的也总是一堆的数学公式，有时候真的不知道这到底有啥用，有啥意义，没有弄懂这些意义，当然就更不可能的理解，不可能去掌握应用它了，现在我才理解，小波变化其实也是一种尺度变化。今天我看到一篇南航数学系写的关于尺度空间解释的文章，感觉很通俗易懂，我们不从数学上来推倒什么是尺度空间，只是从生活常识方面来解释尺度空间的意义，意义懂了，数学方面自然就好理解了。
零、前言 估值器和插值器丰富了动画更新时的效果 为方便本案例演示使用了我的LogicCanvas绘图库--github地址，当然你也可以自己绘制 估值器：TypeEvaluator :该以什么方
上一篇简单的介绍了几何体的构造体参数，这一篇郭先生就更加详细的说一说（十分简单的几何体我就不说了）
默认情况下，有两种基本路径可用:简单的分段类型路径或循环（圆形）路径。它们可以定向或缩放，但通常这是不够的。用户有几个选择来生成定制的路径对象:
GDI图形系统已经形成了很多年。它提供了2D图形和文本功能，以及受限的图像处理功能，在传统的Windows Form 编程中，我们经常使用Graphics图形对象的DrawCurve方法绘制平滑的曲线。
有时我们需要计算输入和输出都为向量和函数的所有偏导数。包含所有这样的偏导数的矩阵被称为Jacobian矩阵。具体来说，如果我们有一个函数 , 的Jacobian矩阵 定义为 。有时，我们也对导数的导数感兴趣，即二阶导数(second derivative)。例如，有一个函数 ， 的一阶导数(关于 )关于 的导数记为 为 。二阶导数告诉我们，一阶导数(关于 )关于 的导数记为 。在一维情况下，我们可以将 为 。二阶导数告诉我们，一阶导数如何随着输入的变化而改变。它表示只基于梯度信息的梯度下降步骤是否会产生如我们预期那样大的改善，因此它是重要的，我们可以认为，二阶导数是对曲率的衡量。假设我们有一个二次函数(虽然实践中许多函数都是二次的，但至少在局部可以很好地用二次近似)，如果这样的函数具有零二阶导数，那就没有曲率，也就是一条完全平坦的线，仅用梯度就可以预测它的值。我们使用沿负梯度方向下降代销为 的下降步，当该梯度是1时，代价函数将下降 。如果二阶导数是正的，函数曲线是向上凹陷的(向下凸出的)，因此代价函数将下降得比 少。
梯度检验就是将解析法（也就是用导数公式求解梯度）计算的梯度与用数值法（也就是通过导数定义求解梯度）计算的梯度进行对比，以检验解析法公式的正确性。因为数值法是通过导数定义进行求解，当步长 h 设置的足够小时，就可以求得较为精确的梯度值，准确性较高，但是存在求解速度慢的缺点。相反，解析法直接按照给定的公式计算梯度就可以了，但是当问题比较复杂时，公式往往难以求出，而且容易出错。于是，就有了梯度检验这个过程了。
SVG Path可用于绘制复杂的路径，如创建线条, 曲线, 弧形等等。其所有属性中，属性d是一个“命令+参数”的序列，用于描述路径，Path强大正在于d属性，因此掌握了d属性成了关键。
用手机或相机拍出来的照片，称作位图，因为是由一个一个像素点构成的，电脑截图或者视频帧都是位图。位图的显示分辨率（屏幕分辨率）是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素有多少。
导语 本文对贝赛尔曲线的公式及推导过程进行了深入学习，同时结合网上的资料，整理了一些其常用的应用场景。 前段时间做送礼动画需求的时候遇到送礼轨迹需要平滑的要求，因此对常用的平滑轨迹贝赛尔曲线进行了
贝塞尔曲线的最初设计是服务于工业设计，尤其应用与汽车曲线设计。随着计算机画图的应用广泛，若想在计算机上画出平滑精准的曲线并不是一件容易的事，贝塞尔曲线解决了这样的问题，贝塞尔虚线通过起始点与结束点来确定曲线的首尾，通过若干个控制点来确定曲线的走向。由于其由法国工程师皮埃尔·贝塞尔广泛推广，因此这种曲线被命名为贝塞尔曲线。
由于对三维激光SLAM比较感兴趣，并且最近也在找无人驾驶激光SLAM算法的岗位，所以花了一个多月把LOAM的论文和源码好好看了一遍。发现论文还是比较容易明白，但一看代码全是坑。看论文懂了，看代码似懂非懂。为了尽快把这坑填上，所以诚邀读者一起探讨。作者始终认为填坑最好的方法是拉别人和你一起填坑。由于三千多行的源码不是一篇博客能够讲明白的，所以这篇博客主要讲一下我对LOAM论文的理解，后续会有代码的介绍，希望对大家能有帮助。
说到贝塞尔曲线，大家肯定都不陌生，网上有很多关于介绍和理解贝塞尔曲线的优秀文章和动态图。
大家好，我是来自百度智能驾驶事业群的许珂诚。今天很高兴能给大家分享Apollo 3.0新发布的Lattice规划算法。
来源：Deephub Imba本文约2000字，建议阅读5分钟本文为你介绍了如批量大小在机器学习中的重要性。 批大小是机器学习中重要的超参数之一。这个超参数定义了在更新内部模型参数之前要处理的样本数量。 上图为使用 SGD 测试不同批量大小的示例。 批量大小可以决定许多基于深度学习的神经网络的性能。有很多研究都在为学习过程评估最佳批量大小。例如，对于 SGD可以使用批量梯度下降（使用批量中的所有训练样本）或小批量（使用一部分训练数据），甚至在每个样本后更新（随机梯度下降）。这些不同的处理方式可以改变模型训
贝塞尔曲线参考 : https://github.com/venshine/BezierMaker
我们的代码是加在上一章最后的坐标系中的，如果直接使用arc画弧的话，那么起始点是上一个绘制的结束，也就是绘制坐标系的结束位置，为了让之前的代码的结束不在作为本次绘制的开始，我们使用了新的APIcontext.beginPath();，用来开启一个新的路径，路径相关的知识会在下一章跟大家分享。我们这里绘制了一个圆心是(150,75)，半径是60，从0度到90度的弧。由上我们可以看出弧的角度是按照我们高中学的坐标系来的。所以，学习是有用的！！！
文章：LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
虽然已经有半自动驾驶汽车在世界各地运行。这篇文章探讨了将移动计算平台用作ADAS副驾驶的程度。
发表评论 1,579 views A+ 所属分类：技术 先看一下，我分区 分完后，手机可用空间 我们的C8815 刚拿到手的时候，原厂分区已经分好了， 我们知道C8815内部存储是4G 但是实
感觉好久没有写博客了。首先因为最近比较忙，有在学习即时通讯相关的开源项目，好不容易忙完了。有点时间就抓紧写博客。之前学习的开源项目百篮应用已经获得360+star了。当初学习的时候没有觉得什么。虽然不是我自己原创的项目。但是也是自己一点点写出来的，也学习到了很多。所以当初的2个承诺，一个是完善功能另一个写一个学习自定义View系列文章。个人觉得第二个比较重要。因为在理解后如何去完善，是仁者见仁智者见智的事情。 这里需要注意：本人只是一个Android的小白，所以对于自定义View这个部分相比之下还是比较难的，所以文本是自己学习的总结。所以部分内容会借鉴于很多优秀的文章，如果不妥。请私信联系我，我会第一时间处理。
经常有宝宝们问有关电机转矩的问题，特别是异步电机，有额定转矩、起动转矩、堵转转矩、最大转矩、电磁转矩、负载转矩等等，都乱套了，这些转矩都是指什么？它们之间又是个什么关系？本期瞎想老师就给宝宝们捋一捋这些转矩都是些神马鬼。 1 先说说电磁转矩和负载转矩。电动机通常作为驱动的动力机械，去拖动一个机械负载，在这个拖动系统中，电动机是主动的，是机械能的输出者，而负载通常是被动的，是机械能的接受者。既然有机械能的传递，作为主动方的电动机必然要输出转矩，再一旋转，转矩乘以转速就是机械功率。那么电动机的转矩是
<canvas> 是 HTML5 新增的，一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素。它可以用来制作照片集或者制作简单(也不是那么简单)的动画，甚至可以进行实时视频处理和渲染。
曲面：通过选取的两个或多个截面外形，利用参数化最小光滑熔接方式形成的一个平滑曲面。（各曲线串联起始点都应对齐，方向应相同，否则生成曲面扭曲。TYPE用了设置曲面类型C—曲线定义型曲面，P—参数型曲面，N—NURBS曲线，为C时没有举升曲面与选取截面外形间误差设置）
时序动作提名生成 (Temporal action proposal generation) 任务需要从未处理的长视频中精确定位包含高质量动作内容的片段，该任务在视频理解中起着重要的作用。现有的方法多为先生成起止边界，再将起止边界组合成候选动作提名，然后再生成候选时序片段的内容置信度，这种处理方式忽略了边界预测与内容预测之间的联系。
LR主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。
粮食生产需求的增加导致了农业任务所需劳动力的增加。在这一背景下，农业机器人成为满足不断增长的劳动力需求的关键。然而，农业技术绩效的不确定性已成为新技术采用者的主要关注点。
当今的Web开发中，图形和动画已经成为了吸引用户注意力的重要手段之一。而 Pixi.js 作为一款高效、易用的2D渲染引擎，已经成为了许多开发者的首选（我吹的）。本文将为工友们介绍PixiJS的基础知识和使用方法，希望可以和工友们**快速光速入门**，掌握 Pixi.js 的用法。
今天，我们来讲的轻松的话题。作为一个前端，能画出一手炫酷的动画，是一件很振奋人心的事情。并且网页动画已经成为一个庞大而复杂的工具和技术。类似GSAP[1]、Framer Motion[2]和React Spring[3]等库已经涌现，以帮助我们在DOM中添加动画效果。
给定一个数组的某个部分，这部分起始索引为L，结束索引为R，求这部分中间位置的索引。
自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 中国人工智能系列白皮书-智能驾驶2017 ▌决策规划技术概述 ---- 智能汽车 ( Intelligent Vehicles) 是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems) 的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信
前言 GAStudio本公众号首秀就把自定义View玩出了花！ 本篇文章给大家带来贝塞尔曲线的搞逼格特效，请少年儿童在监护人的陪伴下仔细观看！ 谈到贝塞尔曲线，很多人会觉得高逼格、复杂、头疼，实则不然，贝塞尔曲线经过android封装，已经显得娇俏可爱，简单好用，之前一些红极一时的效果也均是由其打造，比如QQ的“一键退潮”效果、电子书曲面翻页效果…… 现在咱们就用贝塞尔曲线一起从0到1打造一个拥有极致体验、清秀灵动的GABottleLoading效果； 好了，不多吹NB了，老规矩先上一个原
在构建掉期曲线（swap curve）时，每个标准年限都对应着一个市场报价，这样我们通常可以完美拟合出市场上它们的价格，但在构建债券曲线（bond curve）时，市场报价的债券到期日各不相同，我们只能近似拟合出它们的价格。
前面两篇文章讲解了在 Flutter 中使用 Canvas 分别实现了精美表盘和微信红包效果，本篇将继续带领你使用 Canvas 实现简笔的小白兔效果，使用的核心技术为二次贝塞尔曲线和三次贝塞尔曲线的运用。
所有人在开车时都要注意识别车道，确保车辆行驶时在车道的限制范围内，保证交通顺畅，并尽量减少与附近车道上其他车辆相撞的几率。对于自动驾驶车辆来说，这是一个关键任务。事实证明，使用计算机视觉技术可以识别道路上的车道标记。我们将介绍如何使用各种技术来识别和绘制车道的内部，计算车道的曲率，甚至估计车辆相对于车道中心的位置。 为了检测和绘制一个多边形（采用汽车当前所在车道的形状），我们构建了一个管道，由以下步骤组成： 一组棋盘图像的摄像机标定矩阵和畸变系数的计算 图像失真去除； 在车道线路上应用颜色和梯度阈值； 通过
今天我们主要是学习如何绘制圆弧和贝塞尔曲线。 圆弧的绘制 圆弧可以理解为一个圆上的某部分线段，在canvas中，绘制一条圆弧的语法如下： 其中的 “开始角度” 和 “结束角度” 是相对360度的 顺时针 的极坐标而言的，可配合下图理解： 我们来一个例子，绘制一个圆心坐标为(80,80)，半径为40，开始角度为30度，结束角度为90度，那么可以这样绘制： 其中开始角和结束角我们分别设定为“1/6Math.PI”和“1/2Math.PI”，是因为canvas里的角度是以PI（π）为单位的，在js中写作M
生活当中，人们讨论中提到的曲率是哪一种曲率呢？我认为它并不是特指某类曲率，可能max(各类曲率)和它比较接近。比如一般认为圆柱也有非零曲率值，因为它的最大主曲率非零。
前言 我们所熟知的，Android 的图形绘制主要是基于 View 这个类实现。 每个 View 的绘制都需要经过 onMeasure、onLayout、onDraw 三步曲，分别对应到测量大小、布局、绘制。 Android 系统为了简化线程开发，降低应用开发的难度，将这三个过程都放在应用的主线程(UI 线程)中执行，以保证绘制系统的线程安全。 这三个过程通过一个叫 Choreographer 的定时器来驱动调用更新， Choreographer 每16ms被 vsync 这个信号唤醒调用一次，这有点类似早
编号 代码 含意 0 0x00000000 作业完成。 1 0x00000001 不正确的函数。 2 0x00000002 系统找不到指定的档案。 3 0x00000003 系统找不到指定的路径。 4 0x00000004 系统无法开启档案。 5 0x00000005 拒绝存取。 6 0x00000006 无效的代码。 7 0x00000007 储存体控制区块已毁。 8 0x00000008 储存体空间不足，无法处理这个指令。 9 0x00000009 储存体控制区块地址无效。 10 0x0000000A 环境不正确。 11 0x0000000B 尝试加载一个格式错误的程序。 12 0x0000000C 存取码错误。 13 0x0000000D 资料错误。 14 0x0000000E 储存体空间不够，无法完成这项作业。 15 0x0000000F 系统找不到指定的磁盘驱动器。 16 0x00000010 无法移除目录。 16 0x00000010 无法移除目录。 17 0x00000011 系统无法将档案移到 其它的磁盘驱动器。 18 0x00000012 没有任何档案。 19 0x00000013 储存媒体为写保护状态。 20 0x00000014 系统找不到指定的装置。 21 0x00000015 装置尚未就绪。 22 0x00000016 装置无法识别指令。 23 0x00000017 资料错误 (cyclic redundancy check) 24 0x00000018 程序发出一个长度错误的指令。 25 0x00000019 磁盘驱动器在磁盘找不到 持定的扇区或磁道。 26 0x0000001A 指定的磁盘或磁盘无法存取。 27 0x0000001B 磁盘驱动器找不到要求的扇区。 28 0x0000001C 打印机没有纸。 29 0x0000001D 系统无法将资料写入指定的磁盘驱动器。 30 0x0000001E 系统无法读取指定的装置。 31 0x0000001F 连接到系统的某个装置没有作用。 32 0x00000020 文件被另一进程使用中不能访问The process cannot access the file because it is being used by another process. 33 0x00000021 档案的一部份被锁定， 现在无法存取。 34 0x00000022 磁盘驱动器的磁盘不正确。 请将 %2 (Volume Serial Number: %3) 插入磁盘机%1。 36 0x00000024 开启的分享档案数量太多。 38 0x00000026 到达档案结尾。 39 0x00000027 磁盘已满。 50 0x00000032 不支持这种网络要求。 51 0x00000033 远程计算机无法使用。 52 0x00000034 网络名称重复。 53 0x00000035 网络路径找不到。 54 0x00000036 网络忙碌中。 55 0x00000037 特殊的网络资源或设备不可再使用The specified network resource or device is no longer available. 56 0x00000038 网络BIOS命令已达到限制The network BIOS command limit has been reached. 57 0x00000039 网络配接卡发生问题。 58 0x0000003A 指定的服务器无法执行要求的作业。 59 0x0000003B 网络发生意外错误。 60 0x0000003C 远程配接卡不兼容。 61 0x0000003D 打印机队列已满。 62 0x0000003E 服务器的空间无法储存等候打印的档案。 63 0x0000003F 等候打印的档案已经删除。 64 0x00000040 指定的网络名称无法使用。 65 0x00000041 拒绝存取网络。 65 0x00000041 拒绝存取网络。 66 0x00000042 网络资源类型错误。 67 0x00000043 网络名称找不到。 68 0x00000044 超过区域计算机网络配接卡的名称限制。 69 0x00000045 超过网络 BIOS 作业阶段的限制。 70 0x00000046 远程服务器已经暂停或者正在起始中。 71 0x00000047 由于联机数目已达上限，此时无法再联机到这台远程计算机。 72 0x00000048 指定的打印机或磁盘装置已经暂停作用。 80 0x00000050 档案已经存在。 82 0x00000052 无法建立目录或档案。 83 0x00000053 INT 2484 0x00000054 处理这项要求的储存体无法使用。 85 0x00000055 近端装置名称已经在使用中。 86 0x000
电脑蓝屏是在上网的时候再常见到的现象了，造成电脑蓝屏的原因很多，所以微软在操作系统中设计了蓝屏代码，让大家电脑在出现蓝屏的时候能够及时的发现是什么原因造成了蓝屏。
ECCV 2020论文：爱奇艺提出Boundary Content Graph Neural Network (BC-GNN)，通过图神经网络对边界和内容预测之间的关系进行建模，生成更精确的时序边界和可靠的内容置信度分数
对于windows蓝屏是十分常见的故障，也是十分难以解决的问题，例如软件冲突兼容性问题、系统补丁bug、超频不当、系统文件损坏、硬件驱动兼容性、虚拟内存设置不当、电脑硬件温度过高、内存硬盘等硬件损坏、内存松动等均可能造成电脑蓝屏，正因为可能性太多了，只有对症下药才可以解决处理电脑蓝屏的问题。so，我在冲浪时找到一些蓝屏错误代码，帮助大家找到引起蓝屏的原因来解决相应的问题。
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