笔记： IMG_2752(20230107-165014).JPG IMG_2753(20230107-165014).JPG IMG_2754(20230107-165014).JPG IMG_2755(20230107-165014).JPG IMG_2756(20230107-165014).JPG IMG_2757(20230107-165014).JPG IMG_2758(20230107-165014).JPG IMG_2759(20230107-165014).JPG
学习原因：在家效率实在太低，也不想调程序，就把这门专业课学一学吧虽然不是搞这个的，就当增加自己的专业知识底蕴了 学习目标：学完能够基本了解kalman滤波，知道其原理、作用、实际应用；在日后有用到的时候能够快速反应过来，再回过头来深入理解。 课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV11K411J7gp 笔记： 方程推导从最小二乘出发： IMG_2736(20230107-163842).JPG IMG_2737(20230107-163843).JPG IMG_2738(2023…
起因在于同学寻求帮助，顺便自己也学一下。 仅仅是一个matlab最小二乘法函数的应用 代码打包： 三维数据最小二乘法拟合.zip 参考文献：[1]帮助文档 [2]https://blog.csdn.net/weixin_42943114/article/details/116803379 &nbs…
目的：用v-rep来测量动力学方程中的参数——惯量矩阵： 1、基础知识及说明：https://www.cnblogs.com/21207-iHome/p/7765508.html 2、我也用solidwors和vrep进行了验证，如图： 1号是vrep中画的圆柱，2号是导入stl文件生成的圆柱 1号的惯量矩阵 2号的惯量矩阵 下面是soliworks测量的惯量矩阵 可以看出，虽有误差，但可以接受，应该是软件之间的误差。 3、补充说明 （1）问题：上面链接中说，v-rep的转动惯量可自己设置，我改变了x轴的转动惯量，…
一、基本操作 熟悉界面、对话框，了解vrep的操作逻辑，见： https://space.bilibili.com/296553026/channel/collectiondetail?sid=311384 我对其评价非常之高，学任何软件之前就是要花时间读懂起界面，搞懂这个软件的操作逻辑，这样能够保证之后再进行任何操作上和技术性上的学习时不会产生不适应的感觉。 这个系列的视频就是在做这件事，2倍速或者1.5倍速看完，跟着做一做之后就不会对v-rep有任何的疏离感了，比看操作手册效率的多。 二、我的需求：如何链接两个…
PARL集成了tensorboardX作为可视化的工具。 1、例子: from parl.utils import summary x = range(100) for i in x: summary.add_scalar('y_2x', i * 2, i) 2、在anoconda的terminol中输入pycharm提示的相对路径 …
IMG_2373(20220510-105914).JPG IMG_2374(20220510-105914).JPG IMG_2375(20220510-105915).JPG IMG_2376(20220510-105915).JPG IMG_2378(20220510-105915).JPG IMG_2377(20220510-105915).JPG IMG_2379(20220510-105915).JPG IMG_2380(20220510-105915).JPG IMG_2381(20220510-10…
1、python版本： lesson3.zip 2、使用matlab reinforcement app熟悉DQN算法 然后加载环境、agent 设置参数，并训练，学过理论就会知道都什么意思 训练完了，用SIMULATE分析 具体可见matlab帮助文档 3、写matlab脚本用DQN算法实现：从图像到倒立摆的控制；结果分析写在脚本里了 network_practise.zip
还是paddle框架下的 代码： homework.zip 我真是服了自己的代码能力，老师给的代码这么基础，注释也很清晰，我改个environment居然改了一上午，还是用的排除法，最后才把gridworld.py中的三种enviroment弄清楚。 对我来说理论理解真不是事儿，要被自己的代码能力拖累死了，一点成就感没有。
