模型预测控制MPC（1）—— 基础概念
文章目录 1. 历史沿革1.1 控制论1.2 最优控制与强化学习 2. 模型预测控制 1. 历史沿革 我本科做机器人的时候接触过一点控制，主要做了大量 PID 在嵌入式控制系统的应用；硕士期间研究方向是强化学习。在我调研 MPC 的过程中，发现它同时出现在最优控制和强化两个领域的教程中（好像更偏控制一点）。为了更好地理解这些方法在 big picture 中的定位，稍微梳理一下这些学科间的关系是有必...
Hystrix的概念、作用与使用方法
Hystrix的概念、作用与使用方法 在微服务架构中，服务之间的依赖关系变得复杂，当一个服务出现故障，很可能会影响到其他服务的正常运行。为了解决这个问题，Netflix公司开源了Hystrix这个强大的容错库。本文将从Hystrix的概念、作用以及使用方法三个方面进行详细介绍。 一、Hystrix的概念 Hystrix，全称为Netflix Hystrix，是一个用于处理分布式系统的延迟和容错的开源库...
目标检测与图像分类的区别（概念）
目标检测和图像分类是计算机视觉领域的两个重要任务，它们有一些关键的区别： 1、任务目标 图像分类：图像分类的任务是将输入的图像分为不同的类别，通常是预定义的类别集合。在这种任务中，算法的目标是确定图像中包含的主要对象属于哪个类别。 目标检测：目标检测的任务是在图像中识别和定位一个或多个不同对象，通常是在图像中的特定区域标出对象的边界框，并为每个对象分配一个类别标签。 2、输出结果 图像分类：输出结果是...
红黑树的概念学习及其在Linux内核的应用了解
之前写过一篇红黑树代码的，代码还没完全理解，下面学习概念； 红黑树，Red Black Tree，是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。 虽然是复杂的，但它的最坏情况运行时间也是非常良好的。 红黑树是一种特定类型的二叉树。 红黑树是每个结点都带有颜色属性的二叉查找树，颜色或红色或黑色。 在二叉查找树强制一般要求以外，对于任何有效的红黑树增加了如下的额外要...
第四章_路由概念
网络互联核心的任务是解决路由问题，路由器的作用就是将各个网络彼此连接起来，负责不同网络之间的数据包传送。而路由器工作的核心就是路由表，路由器使用路由表来确定转发数据包的最佳路径。本章介绍路由器组件、路由器启动过程和路由决策过程等内容。 4.1路由器概述 4.1.1 路由器组件 路由器是一台特殊用途的计算机，它的主要功能是确定发送数据包的最佳路径并将数据包转发到目的地。和...
深度解析SPARK的基本概念
用场景非常广泛，包括但不限于： 数据清洗和ETL（Extract-Transform-Load）数据仓库和数据湖构建实时数据分析和报表生成机器学习模型训练和预测社交网络分析和推荐系统 Spark的基本概念 1.弹性分布式数据集（RDD） RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中的核心抽象之一，它代表着分布在集群中的不可变、可并行处理的数据集合。RDD具有以下特...
设备树的概念及引入
设备树的概念： 设备树只是用来给内核里的驱动程序， 指定硬件的信息 。比如 LED 驱动，在内核的驱动程序里去操作寄存器，但是操作哪一个引脚？这由设备树指定。 一个单板启动时， u-boot 先运行，它的作用是启动内核。 U-boot 会把内核 和设备树文件都读入内存，然后启动内核。在启动内核时会把设备树在内存中的 地址告诉内核。 设备树： 怎么描述这棵树？ 我们需要编写设备树文件 (dts: dev...
软考 系统架构设计师系列知识点之数据库基本概念（1）
所属章节： 第6章. 数据库设计基础知识 第1节 数据库基本概念 数据（Data）是描述事务的符号记录，它具有多种表现形式，可以是文字、图形、图像、声音和语言等。信息（Information）是现实世界事物的存在方式或状态的反映。信息具有可感知、可存储、可加工、可传递和可再生等自然属性。信息已是社会各行各业不可或缺的资源，这也是信息的社会属性。数据是信息的符号表示，而信息是具有特定...
范数的概念及应用
范数（Norm）在数学中是一个非常重要的概念，它主要用于度量向量、矩阵、函数或其他数学对象的大小或长度。范数在数学分析、线性代数、泛函分析、数值分析、优化理论、机器学习和统计学等多个领域中均有广泛应用，如正则化、稳定性分析、逼近理论、优化算法的设计等。 1.向量的范数 向量的范数是衡量向量大小的一种数学概念。在数学中，特别是线性代数和泛函分析中，向量范数满足以下三个基本性质...
【强化学习概念01】什么是 Q-Learning：了解 Q-Learning 的最佳指南
一、说明 强化训练如同训狗。当狗或孩子行为不端时，你会怎么做？你责骂他们以确保他们不会重复或学习不良行为。另一方面，如果他们做了好事，你就会奖励他们，灌输良好的行为。不管你相信与否，这种正强化或负强化系统也可用于训练机器。它被称为强化学习，它可以帮助我们提出独特的解决方案。 Q 学习是一种无模型的 强化学习！ 在本文中，我们将讨论什么是 Q-learning 以及如何实施它。 二、什么是强化学习...