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
我是mysql的新手,我正在尝试链接两个表,但不确定如何链接,我有一个带有餐厅产品列表的products表,这个表中的列是
主key)nameprice ID
另一张表叫做“额外”,这张桌子包含额外的东西,你可以添加到你的订单中,但你可以选择,因为当你买鸡肉时,你可以选择辣和不辣,有些产品有不止一个额外的,例如,一个产品可以选择三个额外的。
额外的桌子现在只有
主key)name ID
不知道如何将两者联系起来,或者在哪里设置外部约束。
更新
同样的额外费用也可能属于许多产品。
我正在使用useQuery获取一个电影列表,以前我使用一个redux存储这些电影,我有一个搜索功能,当我搜索时,我在商店中查找电影。现在,我试图使用react query将其替换为电影查询的缓存结果:
const queryClient=useQueryClient();
let queryClientPopular=queryClient.getQueryData('Popular')?.data?.results;
let queryClientUpcoming=queryClient.getQueryData('Upcoming')
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