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0. 简介
我们在第三章和第四章中详细介绍了如何使用URDF以及Navigation 2，而第五章开始我们将学习如何将前面所学的结合起来，来形成一个Unity与ROS完整且系统的框架
1. 创建并导入URDF
这一部分作为我们第三讲的内容，我们在之前的基础上通…
【实现100个unity特效之7】unity 3d实现各种粒子效果
文章目录 先看最终效果下雨效果萤火虫和火花四溅的效果 3d下雨粒子效果涟漪效果雨滴和涟漪效果结合水花效果雨滴涟漪水花结合问题雾气效果萤火虫火花效果萤火虫和火花效果结合其他特效爆炸、闪电、火焰、雷雨特效（2023/7/5更新）源码完结 先看最终效果
下…
Vue系列之插槽（slot）详解
文章の目录 1、什么是插槽了2、插槽的分类3、默认插槽的使用3.1、语法3.2、示例 4、具名插槽的使用4.1、什么是具名插槽4.2、语法4.3、示例4.4、缩写 5、作用域插槽的使用5.1、什么是作用域插槽了5.2、语法5.3、示例 6、动态插槽名6.1、什么是动态插槽名6.2、示例 写在最后 Vue…
怎样创建一个VUE项目（超简单）
目录
一、安装node.js
二、搭建vue环境
1、全局安装vue/cli模块包
2、执行命令
3、检查是否安装成功
三、创建vue项目
1、创建项目 2、选择模板和包管理器，等待项目创建完毕
四、启动vue项目
1、执行命令
2、浏览项目页面
五、vue项目目录文件含义和作用…
的用法)
Vue--Router--嵌套路由(children)的用法
原文网址：Vue--Router--嵌套路由(children)的用法_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客
简介
说明 本文介绍Vue Router的嵌套路由的用法。 嵌套路由就是父路由里面嵌套他的子路由，父路由有自己的路由导航和路由容器（router-link、router-view&#x…
vue中组件间通信的6种方式
前言
组件是 vue.js最强大的功能之一，而组件实例的作用域是相互独立的，这就意味着不同组件之间的数据无法相互进行直接的引用，所以组件间的相互通信是非常重要的。
除了使用vuex外还有下面6种组件间的通信方式：
1、 props / $e…
QDU大数据分析2019秋复习重点
QDU大数据分析2019秋复习重点 五个大题 -------------------------------考前--------------------------------- 1.关联规则 关联规则：支持度（support）、置信度（confidence）—关键！ 强关联规则：…
QDU青岛大学计算机课程数字电路Multisim实验报告
本实验报告涉及9个实验内容，均为包括电子电路仿真方法与门电路实验、门电路基础、组合逻辑电路设计、编码器及其应用、译码器及其应用、数据选择器、触发器、逻辑电路综合设计、计算器及其应用等。 部分实验截图未加载出来，完整版实验报告及实验过程等见…
QDU-思政答题平台
组织方式
本小组活动采取分工合作的方法，组长按照每个成员的特长安排工作，协调各成员的工作进度， 出现问题时与组员进行探讨交流，保证项目有条不紊的进行。组员在负责好自己任务的同时，应积极与其他人做好沟通工作&am…
QDU 算法考试复习
第一章 算法概述
主定理 算法满足4条性质： 1.输入：有零个或多个由外部提供的量作为算法的输入 2.输出：至少一个量作为输出 3.确定性：每条指令是清晰的，无歧义的 4.有限性：每条指令的执行次数是有限的&…
Android Studio: unrecognized Attribute name MODULE
错误完整代码：
������ (1.8.0_291) �г����쳣��������� Bug Database (http://bugs.java.com) �����ҵ�����, ��ͨ�� Java Bug ����ҳ (http://bugreport.java.com) ������ Java ������ Bug�����ڱ����и����…
Adam自适应矩估计
Adam
Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSprop，它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。Adam的优点主要在于经过偏置校正后，每一次迭代学习率都有个确定范围，使得参数比较平稳。
具体实现: 需…
TensorFlow优化算法 tf.train.AdamOptimizer 简介
AdamOptimizer是TensorFlow中实现Adam算法的优化器。Adam即Adaptive Moment Estimation（自适应矩估计），是一个寻找全局最优点的优化算法，引入了二次梯度校正。Adam 算法相对于其它种类算法有一定的优越性，是比较常用的算法之一。
一、算法流程 初始化： 更新规则： 二、 …
Adam和AdamW区别
AdamW 是 Adam 优化器加上 L2 正则，这样可限制参数值不可太大，之前的 L2 正则是直接加在损失函数上，Loss Loss 1/2 * λ ∑θ^2；Adamw 即 Adam weight decate ，效果与 Adam L2 正则化相同，但是计算效率…
Adam 优化算法详解
据牛津字典的定义，优化是指最好或最有效地利用一种情况或资源，或者简单地使自己的事物达到最佳状态的行为。 通常，如果可以对某事进行数学建模，则很有可能可以对其进行优化。 这在深度学习领域起着至关重要的作用（可能…
Adam与AdamW
Adam
adam优化器是经常使用到的模型训练时的优化器，但是在bert的训练中不起作用，具体表现是，模型的f1上不来。
AdamW
简单来说，AdamW就是Adam优化器加上L2正则，来限制参数值不可太大 以往的L2正则是直接加在损失函数…
pytorch中Adam优化器源码解读
1. 调用方法
torch.optim.Adam(params, lr0.001, betas(0.9, 0.999), eps1e-08, weight_decay0, amsgradFalse)参数： weight_decay : 这里是采用权重衰减，权重衰减的系数 amsgrad：在更新时，是否保留梯度的二阶历史信息
2.源码
…
简单认识Adam优化器
转载地址
https://www.jianshu.com/p/aebcaf8af76e 基于随机梯度下降（SGD）的优化算法在科研和工程的很多领域里都是极其核心的。很多理论或工程问题都可以转化为对目标函数进行最小化的数学问题。 按吴恩达老师所说的，梯度下降（G…
keras导入adam失败
问题场景：
python-3.8 tensorflow-cpu-2.2 keras-2.3.1 问题描述
cannot import name adam from tensorflow.keras.optimizers原因分析：
我的开始的时候是tensorflow和keras的版本不对，然后查了版本对应表格修改了keras版本，但…
