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
我们希望弄清楚云数据融合的定价。看起来,如果我们创建一个Cloud Data Fusion实例,只要该实例是活动的,我们就会产生小时费率。这可能是相当高的:开发每月1100美元,每个企业实例3000美元。似乎没有办法停止实例-这是由支持确认的,只有删除。
然而,价格谈判的发展与执行。我在想,一旦我们完成管道部署,我们是否可以避免实例费用。不清楚这是否可能,或者甚至部署的管道都需要实例。
谢谢。
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
我正在建立一个脸书应用程序,需要访问脸书页面的user.The方案是这样的:-
一个用户(管理员)可以有多个页面,一个页面可以有多个管理员。每个页面上可以有多个帖子。我见过谷歌应用程序引擎文档(实体关系建模),.They使用ListProperty表示多对多关系,引用属性表示一对多关系。
我认为类的结构是这样的
class User(db.Model):
id = db.StringProperty(required=True)
name = db.StringProperty(required=True)
profile_url = db.StringProperty
我想在数据库中建模以下场景:
我有一个包,由独立的Activities和Hotel组成
一揽子方案P:
A3Hotel H Activities A1,A2
Activities和Hotel是独立的实体,它们在实体的定义时定义了自己的价格。
当一个实体被添加到包中时,它的价格可以改变(只有specific to the package)。因此,每一套活动/旅馆都将有一个独特的价格。
例如(Defining activities and hotel)
A1 - 10$
A2 - 20$
H1 - 100$
(Adding activities and hotel to package)
Pac