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    2019-10-19 11:13:26
    根据上一次调经验总结,将可调参数总结为迭代次数、学习率、神经元个数、神经元层数以及激活函数,以下是调结果 根据调经验总结,迭代次数大约2000次loss下降达到瓶颈学习率过低导致loss下降速率低,学习率过...

    根据上一次调参经验总结,将可调参数总结为迭代次数、学习率、神经元个数、神经元层数以及激活函数,以下是调参结果
    调参记录
    根据调参经验总结,迭代次数大约2000次loss下降达到瓶颈学习率过低导致loss下降速率低,学习率过高导致误差下降进入局部极值点找不到误差值最低位置,学习率初设0.001较为合理。模型框架方面,因为二维输入一维输出数据模型比较简单不应用过大过复杂的网络框架,会导致网络学习过拟合,所以调整层数为3,神经元个数为10,此时得到的loss曲线非常平滑没有出现过拟合情况。
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    但是loss仍然没有下降到需求范围内,接下来考虑原始数据的筛选调整。

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  • c语言中,结构体做参数调用例子结构体形例子 typedef struct AnyscanFtStr { int StrID; int StrFaceStart; int StrFaceEnd; void (*StrRender)(int x, int y); }ANYSCAN_FT_STRING, *ANY

    c语言中,结构体做参数调用例子结构体形参例子

        typedef struct AnyscanFtStr
        {   
            int StrID;
            int StrFaceStart;
            int StrFaceEnd;
            void (*StrRender)(int x, int y);
        }ANYSCAN_FT_STRING, *ANYSCAN_FT_STRING_P;
    
        ANYSCAN_FT_STRING my_struct[10];
    
        void test_struct_param(ANYSCAN_FT_STRING_P urStruct)
        {
            urStruct->StrID=11;
            urStruct->StrFaceStart=55;
            urStruct->StrFaceEnd=9;
    
        }
    
        int main(int argc, char *argv[])
        {
            test_struct_param(&my_struct[0]);
    
            printf("ID : %d\n",my_struct[0].StrID);
            printf("StrFaceStart : %d\n",my_struct[0].StrFaceStart);
            printf("StrFaceEnd : %d\n",my_struct[0].StrFaceEnd);
    
            printf("ID 2 : %d\n",my_struct[1].StrID);
            printf("StrFaceStart 2 : %d\n",my_struct[1].StrFaceStart);
            printf("StrFaceEnd 2 : %d\n",my_struct[1].StrFaceEnd);
            return 0;
        }
    
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  • 一、介绍 本系列是记录我参加Datawhale入门数据竞赛过程中的内容和一些体会。希望能够提高自己!...因为目前对这些内容还未完全理解,本次博客仅梳理一下这个内容的结构,下次博客将会详细解析。 二、整体结构 ...

    一、介绍

    本系列是记录我参加Datawhale入门数据竞赛过程中的内容和一些体会。希望能够提高自己!
    竞赛为天池二手车交易价格预测
    整个系列分为五部分内容:

    赛题理解
    数据分析
    特征工程
    建模调参
    模型融合
    

    此为系列的第四部分,即建模调参。因为目前对这些内容还未完全理解,本次博客仅梳理一下这个内容的结构,下次博客将会详细解析。

    二、整体结构

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  • 假设有两个传感器B,C。我们计算C到B的变换矩阵:T_B_C。 画出每个传感器的轴向: 求C到B的变换,也就是要把C坐标系模型的的原点和三个轴在B坐标系中表示出来。T_B_C的平移量正好等于C坐标系原点在B中的表示...

    相关博客:https://blog.csdn.net/ziliwangmoe/article/details/84960829

    假设有两个传感器B,C。我们计算C到B的变换矩阵:T_B_C。

    • 画出每个传感器的轴向:
    • 求C到B的变换,也就是要把C坐标系模型的的原点和三个轴在B坐标系中表示出来。T_B_C的平移量正好等于C坐标系原点在B中的表示。基于C,B的轴向和相对位置可以很容易的求得T_B_C的平移量。
      • 从图中水平图可以看出:C在B的x轴的负半轴,y轴的负半轴。从侧视图1看出:C在B的z轴的负半轴。所以平移量是(-0.25, -0.18, -0.05)
      • 得到:t_B_C=\begin{bmatrix} -0.25 \\ -0.18 \\ -0.05 \end{bmatrix}
    • 旋转分量分为两步来求:
      • 先只用正负90度或者正负180度把C系转到和B系相近的朝向,假设这个中间坐标系是I系,得到变换:R_I_C。
        • I坐标系的样子可参照上面的水平图,只是没有那个9.7的旋转。也就是所有轴之间都是正负90度或者正负180度的旋转。
        • B系的x轴在I系下的表示是(Xx,Xy,Xz),同理观察出(Yx,Yy,Yz),(Zx,Zy,Zz)
        • R_I_C=\begin{bmatrix} X_x & Y_x &Z_x \\ X_y & Y_y & Z_y\\ X_z& Y_x& Z_x \end{bmatrix}
        • 上面的表达可以的到R_I_C
        • R_I_C=\begin{bmatrix} 1 & 0 &0 \\ 0 & 0 & -1\\ 0& 1& 0 \end{bmatrix}
      • 因为I坐标系和B坐标系轴向基本一致,只是在某几个轴上相差容易观察出来的旋转。这个时候使用欧拉角转旋转矩阵的方法求得R_B_I.
        • 通过图例可以观察出B系模型围绕x轴旋转了+9.7度正好和I系对齐。通过欧拉角转旋转矩阵得到:
        • 通用流程是,通过观察确定怎么把B系模型,按顺序绕x,y,z轴旋转(\theta _x,\theta _y,\theta _z)度变成I系模型。注意一定是B到I,不是I到B。
        • 使用下面网站可以比较容易计算(\theta _x,\theta _y,\theta _z)到R_B_I的变换。
        • https://www.andre-gaschler.com/rotationconverter/
        • R_B_I=\begin{bmatrix} 1 & 0 &0 \\ 0 & 0.9857035 & -0.1684894\\ 0& 0.1684894& 0.9857035 \end{bmatrix}
      • 最后得到R_B_C=R_B_I*R_I_C
    import numpy as np
    A=np.asarray([[1.0000000,  0.0000000,  0.0000000],
                 [0.0000000,  0.9857035,  -0.1684894],
                 [0.0000000,  0.1684894,  0.9857035]])
       
    B=np.asarray([[1.0000000,  0.0000000,  0.0000000],
                 [0.0000000,  0.0000000,  -1.0000000],
                 [0.0000000, 1.0000000,  0.0000000]])
    
    print(A)
    print("*")
    print(B)
    print("=")
    print(A.dot(B))
    • 通过T_B_C=\begin{bmatrix} R_B_C & t_B_C \\ 0 & 1 \end{bmatrix}就能求出最终的C到B的变换矩阵

     

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