ROS 导航功能包用于实现移动机器人可靠移动。ROS 导航功能包通过处理里程数据、传 感器数据和环境地图数据，为机器人运动生成一条安全的路径。最大限度地优化导航功能包 的性能需要对相关参数进行调整，且调参这项工作并不像表面上的那么简单。对其中的概念和推理不熟悉的人很大概率会采用随机尝试的策略，无形中浪费了大量时间。

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Java语言后台实现调用url路径并传参。

平面问题的四边形八结点等参元程序的源代码

【导读】机器学习中，调参是一项繁琐但至关重要的任务，因为它很大程度上影响了算法的性能。手动调参十分耗时，网格和随机搜索不需要人力，但需要很长的运行时间。因此，诞生了许多自动调整超参数的方法。贝叶斯优化是一种用模型找到函数最小值方法，已经应用于机器学习问题中的超参数搜索，这种方法性能好，同时比随机搜索省时。此外，现在有许多Python库可以实现贝叶斯超参数调整。文章由贝叶斯优化方法、优化问题的四个部分、目标函数、域空间、优化过程、及结果展示几个部分组成。 贝叶斯优化通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数（概率模型），来找到最小化目标

等参弯曲壳元模型，不同于其他等参六面体有限元模型。有限元描述为Mindlin-Theory。但等参公式属于雅可比变换和壳曲面弯曲。 因此等参分析结果取决于壳单元的曲线、节点斜率和节点复杂度。 这种复杂性随着力和力矩运动学平衡而不是守恒而增加。

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