本来是打算解释一下数据包络分析的，考虑到原理里面有对偶问题的涉及，那就先从原理的角度简述一下约束优化的对偶优化问题以及kkt条件吧，这同样也是支持向量机中比较核心的知识点，笔者在某厂面试时被手推过这个，...最终也是因为解释出来了kkt条件而过了面试，所以重要性还是不言而喻的。...一般来讲，约束优化(本文主要针对凸优化)是指在自变量存在约束集合(集合也叫可行域)的情况下对目标函数进行最优化求解的过程，当然除了我们应该必须形成定式思维的拉格朗日罚函数求解方法外，还有一种改良的梯度求解法也可以求解...(把梯度下降后的新自变量强行映射到可行域中，或者是将梯度约束到可行域构成的切线空间中)，不过这不是本文的重点，但是需要有这个概念，接下来详述本文重点 ?...准备 image.png 对偶问题 image.png 对偶问题与原始问题的最优解的关系 image.png 那么问题来了等号成立的条件是什么呢？这就是kkt条件的来源 ?
需要注意的是，本文讲解的是带约束条件的多目标优化，因此程序中也会掺和一些约束条件，NSGA-Ⅱ适用于解决3维及以下的多目标优化问题，即优化目标不大于3。...非支配集排序 在文献[1]中针对约束函数的情况进行了非支配偏序排序规定： ①任何可行解比任何不可行解具有更好的非支配等级； ②所有的可行解根据目标函数值计算聚集距离，聚集距离越大具有约好的等级；...③对于不可行解，具有更小的约束函数违反值的排序优先。...**V为优化参量的数目，M为目标函数的个数，归一化后的约束违反值维度为1。...end end 模拟二进制交叉 模拟二项式交叉合并约束边界的交叉策略由Deb等人在文献[2]中提出，本例运用此策略进行交叉操作，其中设计变量 ，模拟交叉算子进行单点交叉，有两个基本原则定义：
动态簇可以通过速度的变化来进行跟踪和约束。 另外，目前虽然也有可以跟踪动态物体的SLAM，但是他们绝大部分都是使用重投影误差之类的优化项，这些都是6个自由度。...边对应于对象之间存在的物理链接, 示意图如下: 目标是估计相机的位姿和每个移动对象的位姿，同时使用对象之间的机械关节来改进这些位姿估计，上图的两个汽车簇都通过一个平面约束链接到道路，该约束仅具有3自由度...这样的简单表示允许具有高度通用性，因为对于给定的语义类，只需要定义其静态父类和优化的机械关节的类型。 3.算法框图 如下图。使用语义信息创建与场景中的对象相对应的点簇。...对于这个问题，作者强制关键点提取过程从对象边界框定义的区域中保留更多的关键点。然后使用关键点创建具有双目三角剖分的新三维点，并且将这些点添加到现有簇中或用于创建新簇，或者直接用来进行跟踪。...对于具有z轴的平面关节，Fl定义为: 要使对象的位移在物理上精确，twist必须位于Fl空间内。为此，将twist从其原始空间投影到Fl。
接下来给出了一个在约束换手条件下的最优模型 优化目标是最大化因子的ICIR，约束条件是控制因子的自相关性，控制自相关性实际上就是约束换手，之前提过换手和自相关性的关系式，推导见上一篇 公式就是这些，...相关性矩阵，特征和刚才提到的类似 记下来求解因子的权重，模型唯一未知的参数是约束条件里的自相关性，这里从0.85-0.97进行遍历，对结果进行分析 信息量是比较大的，细细品，列几个点...随着自相关性约束升高，动量的权重在下降，EP的权重在上升，当自相关性高到一定程度后，当期权重就不会再增加了，滞后期的权重会上升 扣费后的收益，和自相关性的关系是抛物线，先升后降，费率越高，最优点对应的自相关性越高...首先，前面两个因子合成的最优化模型看上去有一些道理，但细想了一下，要自己做还是比较复杂的，自相关性的推导，即使是2个因子，文章里实际上只有滞后两期的，如果再多加几期，或者多加几个因子，这个表达式不那么好算...其次，所有的推导都是基于多空假设的，国内纯多头的约束下，改善有多少，还需要再测试。
权重可以编码多个约束，包括相似性约束和药物属性约束，在此基础上选择有前途的分子进行下一次预测。...2 方法 2.1 基于采样的分子优化 与一般的分子生成略有不同，分子优化以一个分子X为输入，目的是获得一个新的分子Y，它与X相似且具有比X更理想的药物特性。...本文提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）的采样策略。MCMC方法是估计后验分布常用的贝叶斯采样方法，该方法在得到样本非归一化概率密度的情况下允许从复杂的具有理想采样效率的分布中提取样本。...3 结果 实验1 优化多个属性 为了评估模型在优化多个药物属性上的性能，考虑了以下属性约束的组合：（1）优化QED和PLogP；（2）优化DRD和PLogP。...并且MCMC有效率更高的直接以非归一化分布的操作。所有分子优化方法都在它们的学习过程中使用RDKit。 4 结论 本文的主要贡献如下： 1）一种新的采样框架，可灵活地对多个约束进行编码。
导读 对于序列推荐任务，有许多方法都用到了自注意力机制来捕捉用户潜在的长期和短期兴趣，全局注意力机制虽然可以较好的捕捉长期兴趣，但是对短期兴趣的捕捉能力不强，近期的一些方法发现适当的归纳局部和其他偏差可以提高自注意力的泛化能力...本文作者主要考虑的是自注意力无法很好捕捉短期偏好的情况，从而提出了对其进行相应的改进，具体地，作者提出了好几种尝试来归纳局部信息，基本思路就是对局部信息或者说对短期兴趣在注意力机制上进行约束。...基础 2.1 符号 用户集合为U，商品集合为I，用户行为序列集合为 S=\{S_1,...,S_{|U|}\} ，每个用户的交互序列为 S_u=\{s_1^{(u)},......方法 3.1 Locker的框架 本来的多头注意力机制有M个头，不加区分。现在，将这M个头分为局部的和全局的编码器， M_l+M_g=M 。...通过具有归纳局部偏差的神经网络来生成局部的embedding \tilde{V}_{i,l}^{(m_l)} 3.2.1 固定深度的RNN RNN在短期序列建模方面很有效。
从图像到关节坐标的直接映射是一个非常困难的问题，因为它是一个高度非线性的问题，而小区域表示提供了具有更强鲁棒性的密集像素信息。与原始图像尺寸相比，小区域表示的检测结果限制了最终关节坐标的精度。...基于骨架的模型也可以描述为一个图，其中顶点指示骨骼结构中关节的约束和边缘编码约束或关节的先验连接。这种人体拓扑结构非常简单和灵活，广泛用于2D和三维人体姿态估计。...单目摄像机作为应用最为广泛的传感器，对三维人体姿态估计具有重要意义。深度神经网络具有从单目图像估计密集深度和稀疏深度点（关节）的能力。...Pavlakos等人用人体关节的额外顺序深度作为约束来训练网络，通过这些约束，2D人体数据集也可以输入顺序深度注释。Li等人设计了一种嵌入子网络学习潜在姿势结构信息来指导三维关节坐标映射。...一些工作采用了SMPL的身体模型，并试图从图像中估计3D参数。例如，Bogo等人将SMPL模型拟合到估计的2D关节，并提出了一种基于优化的方法从2D关节恢复SMPL参数。
今天给大侠带来硬件设计中教你如何正确的约束时钟—Vivado优化到关键路径，话不多说，上货。 现在的硬件设计中，大量的时钟之间彼此相互连接是很典型的现象。...为了保证Vivado优化到关键路径，我们必须要理解时钟之间是如何相互作用，也就是同步和异步时钟之间是如何联系。 同步时钟是彼此联系的时钟。...下面是3个场景，你需要使用合适的时钟约束处理异步时钟之间的关系。...如果你的设计中有大量的跨时钟域的异步时钟，那么你需要对那些时钟互联约束。...”是“干净”的，那么这样的时钟互联可以被看作是同步的，你不需要添加任何时序约束。
该方法在实际计算前需要大量的微分方程的符号计算，对于自由度较多的漂浮基座机器人，计算复杂性也相应增加。...机械臂的逆运动学封闭解可以得到相应的末端位置和姿态对应的全部关节空间解，但是一般特殊构型的机械臂构型才具有逆运动学封闭解，如具有三个相邻关节轴线平行的Duffy构型，以及相交于一点的Pieper构型机械臂...该算法中设计基于关节极限位置的优化指标，并在主任务的零空间中完成任务优化。此种思想也用于机械臂的奇异等指标优化中。...该算法中通过引入虚拟的关节来修正时间相关约束作用下的任务速度。...在仿人型机器人中，冗余度用来解决分层运动规划中的不等式约束问题，包括障碍回避、关节角度约束和关节角速度约束等，此外算法的实时计算优化也有较多的学者开展研究工作。
约束是确保数据的完整性，从而阻止不希望插入的数据被录入。...PersonID int IDENTITY(1,1) NOT NULL CONSTRAINT PK_PersonID PRIMARY KEY,-- 创建一个整型、自增为1、标识种子为1、不允许为空、约束条件为主键约束的列...int NOT NULL CONSTRAINT CK_Age CHECK (Age >= 18 AND Age约束条件为检查约束的列Age --性别 Gender...约束条件为检查约束的列Identity ) GO CREATE TABLE Employee --创建Employee（雇员）表 ( --索引 EmployeeID int IDENTITY...(1,1001) NOT NULL CONSTRAINT PK_ID PRIMARY KEY, -- 创建一个整型、自增为1、标识种子为1001、不允许为空、约束条件为主键约束的列EmployeeID
本文提出了一种新颖的单目语义物体 SLAM (SO-SLAM) 系统，该系统解决了物体空间约束的引入问题。我们探索了三种具有代表性的空间约束，包括尺度比例约束、对称纹理约束和平面支撑约束。...我们将讨论三个具有代表性的物体空间约束：尺度比例约束、对称纹理约束和平面支撑约束。我们将在 SLAM 系统中推导出它们的数学表示和约束模型，以参与前端初始化和后端优化。...，可以表示为: 其中 是边界框的协方差矩阵。...为了使实验具有可比性，我们考虑那些具有至少三个观察值的物体并过滤那些部分边界框（靠近图像边缘小于 30 像素的那些），以便所有物体都可以成功初始化。...多帧优化 为了与最先进的算法进行比较，我们再现了 QuadricSLAM 的性能，这是一个最先进的具有二次曲面的单目物体 SLAM 系统。
文章主要探讨了在人工智能领域，特别是在指令遵循模型中，如何处理和优化输出响应的长度限制问题。...文章认为，许多查询中期望的响应长度是模糊的，这种模糊性使得评估变得困难，进而影响了使用这些评估信号的训练算法。...提出的解决方案：作者提出，在评估中应包括进一步消除歧义的指令，这些指令规定了期望响应的长度。例如，通过添加“答案应少于300个单词”的指令，可以明确期望的响应长度。...实验结果：使用LIFT方法训练的模型在长度受限的评估中表现更好，与现有的指令遵循模型相比，违反长度限制的情况更少，整体胜率更高。...相关工作：文章还讨论了与模型对齐的长度偏见相关的工作，以及考虑长度的学习方法，特别是在摘要任务中。
七自由度冗余机械臂逆运动学问题 面向任务层面的双臂的运动规划和力的规划 双臂的协调控制 与单臂机器人相比，双臂机器人的运动学系统具有其固有的协调特性，动力学系统是一个高纬度、高耦合的非线性系统。...以七自由度冗余机械臂为例，由于机械臂存在一个冗余自由度，对于给定的末端位姿，机械臂有无穷多种方式到达同一目标位姿，为此，可利用该冗余特性为双臂机器人带来诸多优点，如避关节极限、避奇异点、避障碍物、关节力矩优化等...当机械臂的雅可比矩阵行列式为零或雅可比矩阵不满秩时，对于给定的操作空间速度，关节速度不存在唯一解，与之相应的关节速度可能变为无穷大，这样往往会导致机械臂控制失效，此外，当机械臂处于操作空间的边界点处的奇异位形时...对于给定的目标位姿、速度或加速度，其对应的关节位置、速度和加速度向量都有无穷多组解，所以对应的关节驱动力矩有无穷多组解，即可利用冗余持性，进行能量优化。...与单臂机器人的运动规划不同，双臂机器人的运动规划不仅要满足自身运动轨迹的约束，还需要满足双臂之间相对位姿的约束。 运动规划太复杂了，下次再说吧，先到这里~~~
然而，在 PF 位于约束边界上的问题的情况下，接近无约束 PF 的不可行解可能没有帮助。 3....Type-IV: 无约束的 PF 是完全不可行的，所有的帕累托最优解都位于可行区域的边界上。...在竞争者 MOEA 中，只有 CCMO 达到了与 c-DPEA 相当的性能。 在 Type-III 问题中，PF 的一部分来自于无约束的 PF，而另一部分位于约束边界上，从而具有不同的特征。...它可以找到具有最佳目标函数值的解决方案，但是当部分或全部 PF 位于约束边界上时，它们提供的有用信息可能会受到限制，尤其是当这些解决方案远离 PF 时。...请注意，在这种情况下，信息量最大的不可行解决方案是具有良好目标且位于约束边界附近的解决方案，但它们很容易被 CCMO 忽略，因为它一直在向前冲。
在二进制代码中寻找并且利用漏洞是一项非常具有挑战性的工作，它的挑战性主要在于人工很难直观的看出二进制代码中的数据结构、控制流信息等。...angr是一个基于python的二进制漏洞分析框架，它将以前多种分析技术集成进来，它能够进行动态的符号执行分析（如，KLEE和Mayhem），也能够进行多种静态分析。...4）执行进一步的分析，比如，完整的或者部分的静态分析（依赖关系分析，程序分块）、程序空间的符号执行探索（挖掘溢出漏洞）、一些对于上面方式的结合。...，符号对应的内存信息，寄存器信息等等。...所以在此设计符号变量u u = claripy.BVS("u", 8) 将符号变量保存在内存的指定地址处 state.memory.store(0x804a021, u) 接下来根据状态可以获取路径组对象
在关节空间的轨迹规划能够根据设计要求适时调整机械臂各关节位置、角速度和角加速度，能够有效避免机构奇异性和机械臂冗余问题。因此，面向关节空间的轨迹规划得到广泛的应用。...其中，三次多项式函数有4个系数，最多可以指定机械臂关节的起始位置、终点位置、起始速度和终点速度四个约束，但是不能设定关节的起点加速度和终点加速度为零，这会导致机械臂在起点和终点的加速度过大而产生振动。...三次样条插值具有以下性质： 三次样条曲线在衔接点处是连续光滑的； 三次样条的以及倒数以及二阶导数是连续的； 自由边界三次样条的边界的二阶导数也是连续的； 单个点并不会影响整个函数曲线。...根据机械臂的操作任务，将任务空间的轨迹离散化，得到一系列的路径点，通过逆运算求解，将各个路径点转化成各个关节对应的角度或位移值，为使机械臂一次达到各个路径点，各关节需要同时运动到相应的关节角度，因此，对于每个关节而言...设各关节的关节角—时间序列为： ? 其中， ti为关节运动到各个路径点对应的时间 为了使机械臂运动平稳，需要保证每个关节的运动函数二阶连续，生成的路径函数经过每一个路径点。
索引在数据库的查询中起到的作用毋庸置疑，但时常有人提出索引的建立的问题，to be or not to be 的问题。 问题1 索引建立后，就不再变动了 ？...大多数的问题是在于索引建立后并不能一直良好的工作，主要有以下几个问题 1 重复功能的索引，让查询无法把握或者在管理人员不知情的情况下，走了其他的索引，索引并不能有效的工作，并成为负担。...2 索引在PG的数据改变变化导致索引失效的问题。 3 随着应用场景的变化，索引已经不能完成原先设计的功能，而成为查询中导致性能低下的一个瓶颈。 4 索引建立的过多，导致数据的写入性能产生问题。...但是这样的工作对于主键是不合适的，所以查看这样的工作可以对主键进行一个屏蔽。 同时不可以忽略的问题是随着数据的增长，索引无法完全加载到内存当中，导致的数据查询性能的问题。...总结，索引是解决查询速度和优化查询的一个方法，但是查询条件本身的变化也针对整体的数据查询效率也具有一个决定性的条件。
相比之下，HWC-Loco通过构建极端场景不确定性集，在策略优化中显式考虑安全约束，这是对现有研究的重要补充。...这种建模方式将安全要求从隐式的奖励设计转变为显式的优化约束，避免了传统方法中惩罚权重调参的困难。 分层控制框架方法解析 4.1 目标追踪策略 目标追踪策略π1的核心是最大化任务奖励同时模仿人类运动。...最终策略优化转化为带拉格朗日乘子的无约束问题： 实验表明，该策略在平坦地形和低速场景下能准确跟踪速度指令（成功率>99%），且运动风格与人类数据集的MSE低于1.5。...这种设计平衡了策略切换频率与任务完成度，当检测到ZMP接近边界时（通过编码器提取的ZMP特征重要性占比达38%），规划器以95%置信度切换至安全恢复策略。...跨构型验证表明，该方法对关节自由度变化具有强鲁棒性。 2）鲁棒性测试：在持续外力干扰下，HWC-Loco的侧向力稳定性达97.9%，比基线DreamWaQ提升33%。
MuJoCo 是一个旨在促进机器人，生物力学，图形和动画等领域的研究和开发的物理引擎。它是第一个专为模型优化而设计的模拟器，并且它专门针对物体之间的接触进行了优化。...这些项目一般在其数值优化的内层循环中调用了模拟器，而这对仿真环境的精确性和稳定性提出了很高的要求，因为这些项目在数值优化的过程中会自动的寻找模拟器的漏洞。...具体来说，MuJoCo具有如下特性： （1）逆动力学即使存在接触也能被很好地定义； （2）通过凸优化统一连续时间制约约束； （3）约束包括软接触，限制，干摩擦，平等约束； （4）可以模拟粒子系统，布料，...空间肌腱布线，包括绕骨，意味着施加的力可以正确地分配到关节，描述复杂的效果，如由胫骨激活的可变力矩臂膝关节。...此次收购开源之举，或许将推动MuJoCo作为一个免费的、开源的、社区驱动的、具有一流功能的项目开发和维护。对那些正在做机器人体态感知和驱动控制的人来说，现实物理模拟的边界将进一步弥合。
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