流利的扩展 Fluent.Extensions是一个netstandard类库，它支持针对编程。 其主要目的是作为每个软件包的一部分，简化向更流畅的编程风格的过渡。 安装 Fluent.Extensions可以单独安装。 内容 通用集合扩展方法 Fluent.Extensions包含中定义的所有扩展方法，这些扩展方法用于修改方法链内的通用集合。 一旦使用命名空间System.Collections.Generic，它们便可用。 通用方法 以下通用扩展名方法在全局命名空间中定义，您的项目引用Fluent.Extensions后，它们将立即可用。 做（） 可以将Do()扩展方法插入方法链内，以回调lambda表达式或方法。 该lambda表达式应具有仅一个参数，该参数接收方法链的当前对象。 Do()始终返回当前对象。 例如： var x = 10; 1.Do(v => x += v)

针对现有非线性控制方案的一些瓶颈问题，从线性控制的角度出发，开展了一种用于WMR的线性二次型最优控制方法设计的研究。基于WMR的运动学模型采用动态反馈线性化技术将非线性运动学模型转换为线性模型；然后选取跟踪误差及误差收敛速度作为设计指标；同时考虑实现渐进跟踪，针对不同形式的参考轨迹，根据内模原理对控制器模态进行扩展，利用线性模型设计基于内模扩展LQ最优轨迹跟踪控制器；最后通过动态反馈反变换得到实际控制器。此外，通过将此方法的控制效果与几种经典方法进行仿真比对，说明了此方法对于跟踪的精确性和快速性上有较大优势。

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闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip

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