随笔分类 - 其他
摘要：set(gca,'position',[0 0 1 1]) set(gca, 'Position', get(gca, 'OuterPosition') - get(gca, 'TightInset') * [-1 0 1 0; 0 -1 0 1; 0 0 1 0; 0 0 0 1]);
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摘要：知识体系 1、目录 计算机基础： 数据结构与算法； LeetCode； 计算机网络； 操作系统； 设计模式； C/C++基础。 Java核心： 基础入门； 多线程与并发； Java虚拟机。 Java Web： Servlet； 前端； JDBC； Maven。 中间件： MySQL； Redis；
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摘要：iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 今天用matlab中的HHT函数输出的结果是一个spare matrix系数矩阵类型，但是不知道怎么取出其中的元素。 matlab中稀疏矩阵的说明可以看MATLAB学习 稀疏矩阵sparse matrix。以及
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摘要：iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 初赛赛题题目、数据、源代码、提交的文档、复赛答辩PPT和决赛题目见：https://github.com/iwehdio/2020ZTE_FourierGroup 初赛使用Python语言，初赛第二阶段运行时间
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摘要：ROS入门(七)——Rviz的使用与建图导航 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、Rviz Rviz可以与实物或者Gazebo中的模型进行联合使用。在https://www.cnblogs.com/iwehdio/p/12763361.htm
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摘要：ROS入门(三)——常用功能与总结 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、坐标管理（tf） 用于坐标变化，计算各个坐标系之间的关系。 运行坐标变换例程： $ roscore $ sudo apt-get install ros-melodic-
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摘要：ROS入门(六)——从RRBot到自建小车控制 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 参考教程：https://www.generationrobots.com/blog/en/robotic-simulation-scenarios-with-g
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摘要：ROS入门(五)——Gazebo加载模型与ROS控制 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 参考教程：Gazebo官方教程 Using roslaunch to start Gazebo, world files and URDF models：h
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摘要：Gazebo11的安装与启动 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、安装Gazebo11 因为之前虚拟机开Gazebo总闪退，参考了 https://blog.csdn.net/weixin_41754912/article/details/8
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摘要：ROS入门(四)——Gazebo的基本使用 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 参考教程： gazebo入门教程（一） 安装，UI介绍：https://blog.csdn.net/weixin_41045354/article/details/8
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摘要：ROS入门(二)——服务和全局参数 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、服务的实现 客户端 Client 的实现： 创建功能包(工作空间src目录下)：catkin_create_pkg learning_service roscpp ros
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摘要：ROS入门(一)——基本概念和话题 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、环境搭建 虚拟机 VMware VMware Workstation Pro 15.0.0 Build 10134415 https://download3.vmware
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摘要：markdown基本语法 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、标题 在标题前加井号（#）加空格，井号的数量表示是几级标题，最多6个，一级标题字体最大。 如输入 # 标题 和 ### 标题 （输入的是单引号内的内容，以下同理） 结果为： 标题
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摘要：numpy的基本拼接、拆分、添加、删除API iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、np.concatenate((a, b), axis=0) np.concatenate方法沿现有的轴拼接一系列数组。输入数组(a、b、c)等要以元组形式输入
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摘要：数理统计（二）——Python中的概率分布API iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 数理统计中进行假设检验需要查一些分布的上分位数表。在scipy的stats统计模块中，有关于数理统计中一些概率分布的API，可求得分布的概率分布函数、概率密度函
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摘要：统计学习方法与Python实现（三）——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模
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摘要：numpy的基本索引API iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、单个元素的索引 对于一维数组，索引方式与内置的List相同。正索引从0开始，负索引从-1开始。 >>> x = np.arange(10)>>> xarray([0, 1, 2,
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摘要：iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 方差分析可以用来推断一个或多个因素在其状态变化时，其因素水平或交互作用是否会对实验指标产生显著影响。主要分为单因素方差分析、多因素无重复方差分析和多因素重复方差分析。 做数理统计课后题，发现方差分析计算比较麻烦
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摘要：统计学习方法与Python实现（二）——k近邻法 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、定义 k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决的方式进行预测。k近邻法不具有显
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摘要：统计学习方法与Python实现（一）——感知机 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、定义 假设输入的实例的特征空间为x属于Rn的n维特征向量，输出空间为y = { +1, -1}的两点，输出的y的值表示实例的类别，则由输出空间到输出空间的函数
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