漂浮基座机器人存在动力学耦合，机械臂的关节运动将会引起基座位置和姿态的改变。根据基座的控制方式，可以将漂浮基座机器人分为四种模式：
下面是 2022.03 月知识图谱新增的内容节选： 1）图谱路径：图像算法/视频防抖 传统电子防抖 通过分析前后帧画面的变化，建立特征点，反求出在拍摄时的手机运动，之后再通过反求出来的运动轨迹反向补偿达到稳定画面的目的。 光学防抖 利用手机中已经有的陀螺仪进行手机运动姿态的采集，然后通过马达驱动单个镜头或者整个镜组移动来补偿运动。 陀螺仪电子防抖 不再通过识别画面来反求运动信息，而是直接从陀螺仪数据读取数据。 光学 + 电子混合防抖 同时采用光学和电子防抖对图像进行稳定。 微云台防抖 vivo X50 Pr
选自Medium 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 特征选择是数据获取中最关键的一步，可惜很多教程直接跳过了这一部分。本文将分享有关特征选择的 3 个杰出方法，有效提升你的机器学习水准。 「输入垃圾数据，输出垃圾结果」——每个机器学习工程师 什么是特征选择？面对试图解决的实际问题之时，什么特征将帮助你建模并不总是很清晰。伴随这一问题的还有大量数据问题，它们有时是多余的，或者不甚相关。特征选择是这样一个研究领域，它试图通过算法完成重要特征的选取。 为什么不把全部特征直接丢进机器学习模型呢？ 现实世界的问题并
冗余机械臂的微分逆运动学一般可以增加额外的优化任务。 最常用的是梯度投影算法 GPM (Gradient Project Method)，文献 [1] 中第一次将梯度投影法应用于关节极限位置限位中。 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。 Colome 等 对比分析了速度级微分逆向运动学中的关节极限位置指标优化问题， 但是其研究中的算法存在一定的累计误差， 因而系统的收敛性和算法的计算稳定性难以得到保证。 其他学者综合多种机器人逆向运动学方法， 衍生出二次计算方法、 梯度最小二乘以及模糊逻辑加权最小范数方法等算法。Flacco 等 针对七自 由度机械臂提出一种新的零空间任务饱和迭代算法， 当机械臂到达关节限位时， 关节空间利用主任务的冗余度进行构型调整， 从而使得机械臂回避极限位置。 近年来， 关于关节极限回避情况下的冗余机械臂运动规划成为了很多学者的研究方向， 相应的改进 策 略 也 很 多.
在过去的50到60年中，检错与纠错技术有了长足的发展。现今我们对检错和纠错理论有了更好的理解，并且该理论还在不断的发展。编码理论已经成为一个特殊的技术领域，主要研究检错与纠错技术及其背后的数学理论。这里我们将从应用角度讨论不同的检错与纠错技术，不过多地涉及数学细节。
允中 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 编者按： 提前“剧透”并不一定能提高自监督学习性能，这是华为诺亚实验室最新的理论研究结果。 由于自监督学习数据和下游任务完全独立，因此预训练结果不一定能保证在下游任务中的性能。那么，我们是否可以在自监督学习阶段引入下游数据，来更好地匹配下游任务呢？ 华为诺亚实验室用理论方法证明：当下游数据较少时，不用下游数据训练的效果反而要比用下游数据训练的效果更好。 简介 自监督学习是目前人工智能领域大热的一个方向，图灵奖得主Yann Lecun和Yoshu
PCA，即主成分分析（Principal Component Analysis），是一种常用的降维技术，用于从高维数据中提取最重要的特征。
表示第 i 个数据的第 j 个属性，它是一个实数，yi 是第 i 个数据的标签值，也是实数。f是我们学习到的模型，
原来面对这些问题，除了网络层的优化外，协议层的优化也很重要，WebRTC中涉及相关的算法和标准的应用，理解和优化这些算法能力是很重要的！
Filter（筛选法）通过分析特征子集内部的特点来衡量特征的分类能力，与后面的采用何种分类器无关，这类方法通常需要评价特征相关性的评分函数和阈值判别法来选择出得分最高的特征子集。通过文献调研，根据选择特征子集方式的不同，可以继续划分为基于特征排序（Feature Ranking）和基于特征空间搜索(Space Search)两类。
转换成3NF的保持函数依赖的分解算法： ρ={R1<U1,F1>,R2<U2,F2>,...,Rk<Uk,Fk>}是关系模式R<U,F>的一个分解，U={A1,A2,...,An}，F={FD1,FD2,...,FDp}，并设F是一个最小依赖集，记FDi为Xi→Alj，其步骤如下： ① 对R<U,F>的函数依赖集F进行极小化处理（处理后的结果仍记为F）； ② 找出不在F中出现的属性，将这样的属性构成一个关系模式。把这些属性从U中去掉，剩余的属性仍记为U； ③ 若有X→A€ F，且XA=U，则ρ={R}，算法
对当前学习任务有用的属性称为相关特征，没什么用的属性称为无关特征，从给定的特征集合中选择出相关特征自己的过程，称为特征选择。
在 Yann Lecun 等人的推动下，自监督学习成为了深度学习领域最受瞩目的技术之一。互联网世界源源不断产生的数据流无疑是充分发挥自监督学习能力的最佳土壤。然而，将自监督学习应用于自然场景将面临哪些严峻的挑战？且看来自 CMU 的 Abhinav Gupta 团队如何对此展开研究。 编译 | OGAI 编辑 | 陈彩娴 1 摘要 自监督学习旨在消除表示学习对人工标注的需求，我们希望自监督学习利用自然场景下的数据学习表征，即不需要有限的和静态的数据集。真正的自监督算法应该能够利用互联网上产生的连续数据流，或
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的，即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是，RGB 三个颜色是有相关性的，为了去掉这个相关性，减少需要编码的信息量，通常会把 RGB 转换成 YUV，也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
深度神经网络（DNN）起源于人工神经网络（ANN），传统的ANN虽然有很多科研成果，但是距离实际应用很远。DNN是ANN的扩展，基本想法是把ANN做的更深，使模型具有更强的表现力。由于数据集成指数级别增长，并且有越来越多类似GPU的设备应用，使DNN的运算能力爆发式增长，得以广泛应用。
图相关应用在学术界和工业界都有着显著的增长，这主要是因为图具有强大的表示能力。然而，高效地执行这些应用面临多种挑战，如负载不平衡、随机内存访问等。为解决这些挑战，研究人员提出了各种加速系统，包括软件框架和硬件加速器，所有这些系统都包含图预处理（GPP）的步骤。GPP作为应用正式执行之前的准备步骤，涉及到诸如采样、重新排序等技术。然而，GPP的执行常常被忽视，因为主要的关注点通常是增强图应用本身。这种疏忽令人担忧，特别是考虑到实际图数据的爆炸性增长，其中GPP变得至关重要，甚至占据了系统运行开销的主导地位。
目标检测是计算机视觉领域的基础性任务之一，并且赋能大量的下游应用。当前目标检测器存在的一大挑战是标签分配问题。特别地，如何定义每个目标的正样本和背景的负样本始终是一个悬而未决的难题。数十年来，目标检测中的正样本一直是候选框，它与真值框的 IoU 大于阈值。现代检测器在图像网格上预定义数千个锚框，并在这些候选框上执行分类和回归任务。这种基于框的标签分配方法被称为「框分配」。
来源：AI科技评论本文约7000字，建议阅读10+分钟在本文中，我们通过实验对“连续自监督学习”问题展开了研究。 在 Yann Lecun 等人的推动下，自监督学习成为了深度学习领域最受瞩目的技术之一。互联网世界源源不断产生的数据流无疑是充分发挥自监督学习能力的最佳土壤。然而，将自监督学习应用于自然场景将面临哪些严峻的挑战？且看来自 CMU 的 Abhinav Gupta 团队如何对此展开研究。 1、摘要 自监督学习旨在消除表示学习对人工标注的需求，我们希望自监督学习利用自然场景下的数据学习表征，即不需要
进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多的是激发大家一起来思考。
函数依赖集的闭包 F：FD的集合称为函数依赖集。 F闭包：由F中的所有FD可以推导出所有FD的集合，记为F+。 例1，对于关系模式R(ABC)，F＝{A→B,B→C}，求F+。 根据FD的定义，可推出F+={φ→φ,A→φ,A→A,A→B,A→C,A→AB,A→BC,A→ABC,…}，共有43个FD。其中，φ表示空属性集。 属性集闭包 属性集闭包定义 ： 对F，F+中所有X→A的A的集合称为X的闭包，记为X+。可以理解为X+表示所有X可以决定的属性。 属性集闭包的算法： A+：将A置入A+。对每一FD，若左
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
选自BAIR Blog 作者：Jianbo Chen、Mitchell Stern 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 UC Berkeley 近日提出了一种新型特征选择方法 CCM，该方法基于最小化条件协方差算子的迹来进行特征选择。研究者的实验证明该方法在多个合成和现实数据集上达到了不输当前先进方法的性能。相关论文《Kernel Feature Selection via Conditional Covariance Minimization》被 NIPS 2017 接收。 论文链接：h
机器学习（六）——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、多变量 当有n个特征值，m个变量时，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0=1。因此，h(x)= θTx，其中θ是一维向量，θ=[θ0,θ1…θn] T，x也是一维向量，x=[x0,x1..xn] T，其中x0=1。 二、特征缩放（FeatureScaling） 特征缩放的目的，是为了让每个特征值在数量上更加接近，使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。 其将每个特征值，除
视频相关的技术，特别是视频压缩，因其专业性，深入开发的门槛较高。具体到视频实时通信场景，视频压缩技术面临更严峻的挑战，因为实时通信场景下，对时延要求非常高，对设备适配的要求也非常高，对带宽适应的要求也非常高，开发一款满足实时通信要求的编解码器，难度也很高。之前的文章中，我们已经在《深入浅出理解视频编解码技术》一文中简要介绍了视频编解码基本框架，今天我们将深入剖析其中的预测模块，便于大家更好地理解视频编解码技术。
编辑手记：SQL做为一种编程语言，能够满足各类数据处理的需要，关键就在于算法与思维方式。以SQL会友，希望结交更多的数据库、数据分析领域的朋友。 作者简介：牛超 10多年数据库技术积累，长期从事OR
在刚刚过去的一个学期里，基本水逆了一整个学期，这学期基本没干什么活，就跟RCNN杠上了。首先是看论文，然后是网上找tensorflow写好的源码。但是，可惜的是网上给出的源码基本上是RCNN的主要作者Ross Girshick大神的代码，不同数据集换了下。因此为了理解源码，RCNN的处理过程，费劲去装了个ubuntu和win10的双系统并在Ubuntu上安装caffe，这就花费了近2周的时间。快速研究完RCNN的caffe源码之后，才转过来手写Fast RCNN的tensorflow版本的代码，这也花费了大量的时间，从踩坑到填坑再到踩坑。RCNN不是很好实现，SVM至今还没怎么看懂。接下来将会陆续更新RCNN->Fast RCNN->Faster RCNN系列的文章。在这篇文章中，主要讲解RCNN与Fast RCNN中获取图片中物体真实目标检测框的算法——选择性搜索算法。
1 我们为什么要进行压缩? 2 视频信息为什么可以被压缩? 3 视频压缩算法概述 （一）我们为什么要进行压缩? 原始的视频数据YUV(RGB)很大，举个例子: 1080p@60fps，2h的电影，其
作者：lswbjtu https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210
熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素，包括：准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。而在真实数据中，我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值，可能包含大量的噪音，也可能因为人工录入错误导致有异常点存在，非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理，得到标准的、干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/416704427
早期的音频系统都是基于声音的模拟信号实现的，在声音的录制、编辑和播放过程中很容易引入各种噪声，从而导致信号的失真。随着信息技术的发展，数字信号处理技术在越来越多领域得到了应用，数字信号更是具备了易于存储和远距离传输、没有累积失真、抗干扰能力强等等，信号和信号处理都往数字化发展。为了使得数字音频可以被高效地压缩存储并高品质地还原，数字音频的编码技术就变成至关重要的一个部分了。本篇文章会介绍当今的音频的编码器(传统算法非深度学习)的两大主流阵营之一的基于线性预测的语音编码器的原理。
本文介绍了加权有限状态机在语音识别中的应用，主要包括了WFST的基本操作、组合操作、确定化操作以及权重推移操作。在语音识别中，WFST可以用于表达发音词典、语言模型和声学模型，并通过贝叶斯公式将声学模型和语言模型结合起来。最终通过Viterbi算法或者beam-search算法，从声学特征中计算出对应的最小权重路径，从而得到最终的识别结果。
本文主要介绍我们被ICCV-2021会议录用为Oral Presentation的一篇文章：Adaptive Focus for Efficient Video Recognition。代码和预训练模型已经在Github上面放出，欢迎大家试用和吐槽。
面对快速增长的在线数据，尤其在例如订单、交易、日志等场景，数据往往多呈现为流水型特征，写入一段时间后即不会再次访问或更新；对访问频率很低甚至为0的数据，其占用的在线业务库固态存储空间，造成了大量硬件资源浪费，堆高企业的IT成本。同时，传统数据归档方案往往是业务研发或 DBA 采用脚本或简单的同步工具进行，难以在并发和效率上有效控制，很容易对在线数据库产生影响，严重的甚至导致生产数据误删事故。
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入 PCA算法是无监督学习专门用来对高维数据进行降维而设计，通过将高维数据降维后得到的低维数能加快
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入
来源：机器之心本文约2000字，建议阅读5分钟OTO 是业内首个自动化、一站式、用户友好且通用的神经网络训练与结构压缩框架。 在人工智能时代，如何部署和维护神经网络是产品化的关键问题考虑到节省运算成本，同时尽可能小地损失模型性能，压缩神经网络成为了 DNN 产品化的关键之一。 DNN 压缩通常来说有三种方式，剪枝，知识蒸馏和量化。剪枝旨在识别并去除冗余结构，给 DNN 瘦身的同时尽可能地保持模型性能，是最为通用且有效的压缩方法。三种方法通常来讲可以相辅相成，共同作用来达到最佳的压缩效果。 然而现存的剪枝
基于 Transformer 结构的视觉语言大模型（VLM）在各种下游的视觉语言任务上取得了巨大成功，但由于其较长的输入序列和较多的参数，导致其相应的计算开销地提升，阻碍了在实际环境中进一步部署。为了追求更为高效的推理速度，前人提出了一些针对 VLM 的加速方法，包括剪枝和蒸馏等，但是现有的这些方法大都采用静态架构，其针对不同输入实例采用同样的计算图进行推理，忽略了不同实例之间具有不同计算复杂性的事实：针对复杂的跨模态交互实例，自然需要更多计算才能完全理解图像和相关问题的复杂细节；相反，简单的实例则可以用更少的计算量解决。这也导致较高加速比下的 VLM 的性能严重下降。
今天是小浩算法“365刷题计划”第72天。继续为大家讲解二分法系列篇 - 旋转排序数组最小值Ⅱ（进阶版）。话不多说，直接看题：
PLS是交叉分解的第二个重要算法族，在python等语言中也有相应的包实现。一般如果需要在研究多个自变量与因变量的关系话题中，绕不过去的就是多元回归，包括以线性关系为主的多元线性回归和高次多项式为主的响应面分析，众所周知，在多元线性回归中一般可以用最小二乘法计算每个自变量的系数，这一理论比较成熟，其系数矩阵
机器之心专栏 作者： 陈天翼-微软西雅图-高级研究员 OTO 是业内首个自动化、一站式、用户友好且通用的神经网络训练与结构压缩框架。 在人工智能时代，如何部署和维护神经网络是产品化的关键问题考虑到节省运算成本，同时尽可能小地损失模型性能，压缩神经网络成为了 DNN 产品化的关键之一。 DNN 压缩通常来说有三种方式，剪枝，知识蒸馏和量化。剪枝旨在识别并去除冗余结构，给 DNN 瘦身的同时尽可能地保持模型性能，是最为通用且有效的压缩方法。三种方法通常来讲可以相辅相成，共同作用来达到最佳的压缩效果。 然而现
主成分分析（PCA）是一种统计算法，用于将一组可能相关的变量转换为一组称为主成分的变量的不相关线性重组。简而言之，主要组成部分，ÿ，是我们数据集中变量的线性组合， X，那里的权重， ËĴŤ是从我们的数据集的协方差或相关矩阵 的特征向量导出的。
http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/1322296552012821103039741/
1、有冗余特征： 有两个特征之间存在着一定联系，比如一个单位x1是米，另一个x2单位是千米，但表示的是同一个特征，这时候这两个特征之间存在着关系x2=x1。 根据线性代数的知识， 线形相关的矩阵不可逆的。
在机器学习中特征选择是一个重要的“数据预处理”（data preprocessing）过程，即试图从数据集的所有特征中挑选出与当前学习任务相关的特征子集，再利用数据子集来训练学习器；稀疏学习则是围绕着稀疏矩阵的优良性质，来完成相应的学习任务。
在做特征选择时，可能面临两个问题：特征与类别预测有多大相关性，特征之间有多大冗余度。在特征选择中，“最好的m个特征不一定是m个最好的特征”，从相关度与冗余度来看，最好的m个特征是指与分类最相关的特征，但由于最好的m个特征之间可能存在冗余，因此最相关的m个特征并不一定比其他m个特征产生更好的分类准确率。可以看出，特征选择可以分为两个过程：1、怎样度量特征相关性。2、怎样解决特征之间的冗余。
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