最小二乘法是统计中估计各种数据之间相关性的最基本方法之一。 另一方面，深度学习是人工智能的心脏，它是一种基于最小二乘的学习方法。 在本文中，我们从深度学习的角度重新考虑了最小二乘法，并在非常简单的设置下彻底进行了梯度下降序列的计算。 根据学习率的值（深度学习的必要参数），统计学和深度学习的最小二乘法显示出一个有趣的差异。
2021-11-28 17:24:45
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这是一个非常简单的程序，它实现了罗德里格斯的旋转公式。 输入是要绕指定轴旋转指定角度的三维列向量或行向量的数组。 输出是与输入数组具有相同维度的旋转向量数组。
2021-11-25 22:02:04
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由两部分组成，my_map.cpp用OpenCV实现读取地图等图像处理操作，main.cpp实现A*算法。二叉堆为类，格子为结构体。生成结果后进行优化，使原本只能走8个方向的结果优化为任意角度和方向，也就是真正的全局最短路径。
2021-11-24 12:47:49
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得到手机的陀螺仪采集到的角速率数据，然后转化为相对于初始位置旋转的角度。陀螺仪使用一段时间后会产生误差，本例未对误差进行处理
2021-11-24 09:48:56
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