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  • Connect

    Connect to TDengine Establish Connection Install Client Driver taosc Install tip tip tip Verify Install Connectors note info note note Establish a connection Unified D...
  • ecl EKF

    2756 2018-03-21 《PX4开发指南》
    translated_sha: 95b39d747851dd01c1fe5d36b24e59ec865e323e 使用 ecl EKF 什么是 ecl EKF? ecl EKF使用何种传感器测量值? 惯性测量单元(IMU) 磁力计 高度 GPS 测距仪 空速 Synthetic Sideslip 光流 外部视觉系统 如何使用ecl E...
  • Connect

    Connect Establish Connection Install Client Driver taosc Install tip tip Verify Install Connectors note info note note Establish Connection Unified Database Access Inte...
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  • 产品简介

    产品简介 主要功能 竞争优势 技术生态 总体适用场景 数据源特点和需求 系统架构要求 系统功能需求 系统性能需求 系统维护需求 与其他数据库的对比测试 产品简介 TDengine 是一款高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库 (Database),其核心代码,包括集群功能全部开源(开源协议,AGPL v3.0)。TDengine...
  • 背后机制

    背后机制 这个章节从线性 SVM 分类器开始,将解释 SVM 是如何做预测的并且算法是如何工作的。如果你是刚接触机器学习,你可以跳过这个章节,直接进入本章末尾的练习。等到你想深入了解 SVM,再回头研究这部分内容。 首先,关于符号的约定:在第 4 章,我们将所有模型参数放在一个矢量θ 里,包括偏置项θ0 ,θ1 到θn 的输入特征权重,和增加一个偏差输...
  • ECL/EKF Overview & Tuning

    3374 2019-08-18 《PX4 用户手册》
    Using the ECL EKF What is the ECL EKF? What sensor measurements does it use? IMU Magnetometer Height Correction for Static Pressure Position Error GPS Position and Velocity Me...
  • 3.1. 线性回归

    3493 2019-06-05 《动手学深度学习》
    3.1. 线性回归 3.1.1. 线性回归的基本要素 3.1.1.1. 模型 3.1.1.2. 模型训练 3.1.1.2.1. 训练数据 3.1.1.2.2. 损失函数 3.1.1.2.3. 优化算法 3.1.1.3. 模型预测 3.1.2. 线性回归的表示方法 3.1.2.1. 神经网络图 3.1.2.2. 矢量计算表达式 3.1.3....
  • 06.09 不要迷信默认设置

    1013 2019-01-17 《中文 Python 笔记》
    不要迷信默认设置 默认绘图 图 设置线条颜色,粗细,类型 设置横轴纵轴的显示区域 设置刻度 设定 x 轴 y 轴标题 移动坐标轴的位置 加入图例 注释特殊点 最后调整 不要迷信默认设置 导入相关的包: In [1]: import numpy as np import matplotlib . py...