新闻中心

机器学习中的最优化算法总结

1、探索机器学习世界中的最优化神器，我们聚焦于那些经典且实用的算法：梯度下降、随机梯度下降、牛顿法以及其变种——拟牛顿方法。让我们逐一揭开它们的神秘面纱。梯度下降的双面刃作为基础，梯度下降法以其简洁的逻辑吸引着我们，但并非无瑕。

2、在机器学习中，我们主要是用梯度下降算法来最小化代价函数，记做： [\theta ^* = arg min L（\theta）] 其中，L是代价函数，是参数。 梯度下降算法的主体逻辑很简单，就是沿着梯度的方向一直下降，直到参数收敛为止。

3、探索机器学习优化算法的奥秘，让我们从梯度下降出发，逐步深入到AdamW的卓越世界。首先，让我们理解基础的梯度下降算法，它是优化的核心驱动力。 梯度下降的基石经典的梯度下降计算每个损失函数的平均梯度，然而，数据量的增长使得计算成本线性攀升。

4、Adam优化器：一种常用的自适应学习率优化算法，可以更好地处理大规模数据和复杂模型，提高训练效率。 共轭 gradient 梯度方法：如 AdamX 算法，通过利用共轭梯度的方法，可以更快地找到最优解，提高训练速度。

5、学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的优化方法（optimization）有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法等等。

6、在机器学习的探索之旅中，最优化理论犹如导航灯塔，引导我们寻找数据的最优解。算法的海洋中，我们有数种核心工具，如梯度下降、牛顿法、极大似然估计与贝叶斯方法，它们各自在不同场景中大显身手。梯度下降：勇往直前的先锋作为一阶优化算法，梯度下降如同登山者，沿着函数梯度的负方向寻找局部最小值。

监测对象识别的程序是什么

监测对象识别的程序可以是一个计算机视觉程序，它使用人工智能和机器学习技术来自动检测和识别图像或视频中的对象。这样的程序通常包括以下主要步骤：数据收集：程序需要收集足够数量和多样性的图像或视频样本作为训练数据。这些数据集通常会包含各种不同类别的对象。

安防监控：监测对象的识别程序在安防监控系统中可以帮助自动检测和识别潜在的威胁或异常行为。通过识别和跟踪监测对象，系统可以实时发出警报并采取必要的措施，提高安全性和防范能力。智能交通：识别程序在交通监控和管理中起到关键作用。

识别认定程序包括：监测对象识别认定。严格按照“农户申请、入户核实、村级评议（公示）、乡镇联合审核、县级审定”五步流程，开展识别认定。监测对象标注风险消除。风险消除按照“怎么进怎么出”的原则，实行“村（社区）提名、入户核实、村级评议（公示）、乡镇（街道）联合审核、县级审定”五步流程。

监测对象的识别认定程序如下：风险研判。村级根据集中排查、自主申报、日常摸排、部门推送、关联监测等渠道收集汇总的风险线索，适时共同组织分析研判，确定拟纳入监测对象核查名单。入户核查。

监测对象识别认定条件和程序如下：申请监测对象认定。以家庭为单位，向村（居）民委员会提交书面申请并签署《承诺授权书》，同时提供家庭成员身份证号码等相关信息。村级初审。村（居）民委员会通过申请评议、公示、镇（街道）审核、县级备案等程序进行初审，初审合格的报送镇（街道）。

监测对象认定程序主要包括目标确定、数据采集、数据分析和结果评估等步骤。监测对象的目标确定：在进行监测对象认定之前，需要明确监测的目标。根据监测的目的和需求，确定要监测的对象范围和指标，例如环境监测可以包括大气、水体、土壤等方面。数据采集：数据采集是监测对象认定的重要步骤。

苹果新专利:如何用机器学习改善苹果地图GPS数据?

根据设备的估计位置、参考位置以及一组参数，可以生成一个机器学习模型。随后，该机器学习模型可用于估计设备的具体位置，以备将来读取GPS的数字，直到一段时间过去，或者设备被移到参数和模型都不准确的地方。实际上，该设备会利用两组定位数据生成模型，以确定其接收的GPS坐标与实际位置之间的距离。

苹果最初在2018年就获得了几项有关激光雷达的专利，早期专利显示，苹果将使用激光雷达测距，并将这些数据用于自动驾驶。 从今年6月以来，不到半年时间内苹果再次获得了3项激光雷达相关的专利，更进一步阐述了激光雷达应该如何用这个问题。

在与行业人士交流以及回顾了苹果汽车专利（可参考车东西此前报道《苹果造车之心不死！1年新增30项专利，各个都是黑科技》、《70项专利解密苹果汽车！脑洞太大，特斯拉都追不上》、《苹果玩智能汽车，路子比特斯拉还野》）之后，车东西也找到了一些蛛丝马迹，几乎可以断定苹果汽车真的已经在路上了。

汽车智能网联主要包括哪些技术?

长距离无线通信技术用于提供即时的互联网接入，主要用4G／5G技术，特别是5G技术，有望成为车载长距离无线通信专用技术。短距离通信技术有专用短程通信技术（DSRC、、蓝牙、WiFi等，其中DSRC重要性较高且亟须发展。

环境感知技术 环境感知包括车辆本身状态感知、道路感知、行人感知、交通信号感知、交通标识感知、交通状况感知、周围车辆感知等。无线通信技术 长距离无线通信技术用于提供即时的互联网接入，主要用4G／5G技术，特别是5G技术，有望成为车载长距离无线通信专用技术。

环境感知技术 环境感知技术涉及对车辆自身状态、道路状况、前方行人、交通信号、交通标志、交通状况以及周围车辆的感知。这项技术是智能网联汽车的基础，确保车辆能够准确地理解其所处的环境。 无线通信技术 长距离无线通信技术主要基于4G/5G技术，尤其是5G技术，它为车载通信提供了即时的互联网接入。

环境感知技术：这一技术涉及对车辆自身状态、道路、行人、交通信号、交通标志、交通状况以及周围车辆的感知。它为自动驾驶和智能网联汽车提供了基础数据和决策支持。 无线通信技术：长距离无线通信技术，主要基于4G/5G技术，尤其是5G技术，为车载通信提供了即时的互联网接入。

机器学习中的bbox——如何理解、标注和训练

bbox是英文bounding box的缩写，翻译成中文为边界框。在计算机视觉中，bbox是指一个矩形框，其边界被用于描述物体的位置和大小。bbox通常用于目标检测和图像分割任务中，用于标记图像中感兴趣的物体。bbox一般由矩形框的左上角和右下角坐标（或中心坐标和宽高）确定。

欧拉发现了伽玛函数。（在18世纪）上面的公式用于找到z的任何实数值的Gamma函数的值。假设您要计算Γ（8）。

bbox标注的目的是为了更好地提取图像中目标的特征和位置。bbox通常由四个数字表示，分别是矩形框左上角的x、y坐标和右下角的x、y坐标。bbox可以标注单个目标或者多个目标，如下图所示：图中的矩形框代表了人、车等目标，bbox可以将这些目标分离出来，方便后续对目标进行分析。

大疆精灵4K版能否视觉定位

Phantom 4的视觉校准方法可以参考如下指引： https：//。也可以在app的主界面，点击右上角更多选项（三条横线），进入学院，视频学院，选择对应的视频进行观看。

精灵3 4k 不建议室内飞行的。室内没有gps ， 稳定性差，而且4k版本没有视觉定位。

最大区别是精灵3 4K版，s版，通过WiFi信号与DJI GO app连接，可录制4k视频。内置视觉定位系统，配备定制遥控器。而专业版本和高级版本 是使用高清图传，手机使用usb 连接。

DJI大疆精灵3 SE （Phantom 3 SE）Phantom 3 SE 是 Phantom 3 系列的最新产品，其通过 Wi-Fi 信号与 DJI GO App 连接，图像传输和控制距离远达4公里，支持4k视频录制。配备视觉定位系统，在室内等无 GPS 信号的环境下也能精准悬停，稳定飞行。