我对用Python实现卡尔曼滤波器很感兴趣。首先,我编写了一个非常简单的K滤波器版本--只有一个状态(在Y方向上的位置)。我的状态转换矩阵如下所示:
X <- X + v * t
其中v和t是常量。
我用一个简单的线性函数来模拟测量
y = mx + b
并向其添加噪声:
y1 = np.random.normal(y, sigma, Nsamples).
它工作得很好,我可以重新定义R和Q来改变测量和处理噪声值(直到现在,它不是一个矩阵)。
现在我有个主意..。
如果我有第二次测量,会发生什么?
y2 = np.random.normal(y, sigma2, Nsample
让我们说我们有以下几点:
l = map f (map g [1..100])
我们想要:
head l
所以我们得到:
head (map f (map g [1..100]))
现在,我们必须得到第一个元素。map的定义如下所示:
map f l = f (head l) : (map f (tail l))
所以我们得到:
f (head (map g [1..100]))
然后再次申请:
f (g (head [1..100]))
这会导致
f (g 1)
仅仅由于懒惰,没有形成中间列表。
这个分析正确吗?像这样简单的结构:
foldl' ... $ map f1 $ map
我想从1500个人脸图像中创建一个人脸集合,然后用一个参考人脸图像来这个集合。最终的目标是从集合中找出与参考人脸图像最相似的人脸。
因此,我想检索每一对图像(参考图像和集合中的一张脸)每次的相似性的一个数字。
那么,这是否等于1500 face x 1similarity_metadata =1500元数据,还是将相似性属性计算为任意数量的人脸图像的一个元数据?
换句话说,我的请求是1500元数据还是1500面的1元数据?
我使用的是免费版本,AWS指定:
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最近,我正在读一些有关Haskell的函数式编程书籍。
例如,Haskell似乎很喜欢“模块化程序”,
f :: (Integer,Integer) -> Integer
f = sum . map sq . filter . odd . between
即使相同的函数可以编写成
f' (m, n) = go m
where go m | m > n = 0
| otherwise = go (m + 1) + if odd m then sq m else 0
“融合定律”也很受欢迎和使用()
我不是OCaml专家,但如果可能的话,我会使用
我正在建立一个脸书应用程序,需要访问脸书页面的user.The方案是这样的:-
一个用户(管理员)可以有多个页面,一个页面可以有多个管理员。每个页面上可以有多个帖子。我见过谷歌应用程序引擎文档(实体关系建模),.They使用ListProperty表示多对多关系,引用属性表示一对多关系。
我认为类的结构是这样的
class User(db.Model):
id = db.StringProperty(required=True)
name = db.StringProperty(required=True)
profile_url = db.StringProperty