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深度学习：线性回归的从零开始实验
本文详述了如何从零开始构建线性回归模型，重点在于理解其核心组件：数据集生成、数据读取、参数初始化、模型定义、损失函数以及优化算法。通过实验，我们观察到模型能有效拟合数据，学到的参数与真实值高度接近，验证了方法的有效性。文章还探讨了权重初始化为零的影响，并确认了自动微分在学习模型参数方面的普适性。此外，对于二阶导数计算可能遇到的问题及其解决方案，以及`reshape`函数在损失计算中的必要性，都进行了细致的分析。最后，通过不同学习率的对比实验，揭示了学习率选择对模型收敛速度和稳定性的关键影响，并说明了当样本数不能被批量大小整除时，数据迭代器的处理方式。本实验不仅夯实了深度学习基础，也为理解更复杂的模型奠定了坚实基础，其价值在于提供了一个严谨且易于理解的实践范例。
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深度学习：使用云服务器搭建环境
本文详述了如何利用“算力自由平台”搭建云服务器环境，并以《动手学深度学习》为例，指导读者完成从服务器选择、Jupyter Lab配置到深度学习环境安装和内核切换的全过程。作者通过实际操作，展示了 conda、ipykernel 等工具的便捷性，并验证了 GPU 可用性，为深度学习初学者提供了一条清晰的学习路径。文章虽侧重基础配置，但对后续更深入的学习提供了坚实的基础，也暗示了掌握此类工具对提升个人技术能力的重要性。
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传感与检测技术：电阻应变式传感器
本文深入剖析了电阻应变传感器的核心原理，即利用材料形变改变电阻的特性，通过弹性元件、应变片和测量电路实现力的精确感知。文章详述了金属和半导体应变片的工作机理、灵敏系数及各自特性，并重点介绍了单臂、半桥和全桥等电桥测量电路，展现了其灵敏度和线性度的提升。这些传感器在力、压力等测量领域有着广泛应用。虽然文中提及了温漂、蠕变等局限性，但其核心价值在于将微小的形变转化为可测量的电信号，为精密测量提供了基础。后续研究可聚焦于提高传感器的稳定性及拓展应用场景。
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状态空间方程形式的规范化
本文深入探讨了状态空间方程规范化的必要性与方法。核心观点在于，尽管状态变量选取不同会导致方程形式各异，但系统的内在输入输出关系（传递函数）不变，这揭示了冗余的存在。文章通过相似变换阐释了这种冗余，并引出了规范化的两大目标：消除冗余以获得唯一形式，以及便于分析设计。
文章详细介绍了四种重要的规范化形式：可控标准型、可观标准型、对角标准型和若尔当标准型。可控与可观标准型主要通过微分方程或传递函数建立，形式简洁，便于理解系统的可控性和可观性。对角标准型在系统矩阵可对角化时应用，能清晰揭示各状态变量的独立动态特性，便于分析系统的模态。当系统矩阵不可对角化时，则引入若尔当标准型，通过若尔当块形式描述系统的复杂动态行为。
建立这些规范化形式的方法包括从微分方程直接推导，或利用传递函数的极点和零点进行部分分式展开，进而构建对应的状态变量。文章强调，对角标准型和若尔当标准型的建立，尤其依赖于对系统特征值及其对应特征向量（包括广义特征向量）的理解。
本文的价值在于系统地梳理了状态空间方程规范化的理论基础和实践方法，为理解和分析线性系统提供了统一且高效的框架。其创新之处在于将相似变换与不同规范化形式的建立紧密联系，并提供了从不同角度（微分方程、传递函数、特征值）建立这些形式的清晰指导。文章在易懂性上表现出色，但对于若尔当标准型中复杂的系数推导，若能提供更详尽的示例或推导步骤，则更显严谨。后续研究可进一步探讨不同规范化形式在具体控制策略设计中的应用，以及非线性系统状态空间方程的规范化问题。
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传感和检测技术：测量误差及其分析
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现代控制原理：状态空间方程建立
本文详细介绍了现代控制理论中建立状态空间表达式的核心方法，包括从微分方程和传递函数两种途径入手。文章清晰地阐述了选择状态变量、构建状态方程和输出方程的步骤，尤其对输入不含导数项和含导数项的微分方程处理方式进行了区分，并给出了详细的矩阵形式推导。此外，文章还引入了能控标准型和能观标准型，探讨了相伴矩阵（companion matrix）的定义及其在控制理论中的重要作用，并简要验证了其可控性。文章的价值在于提供了一个系统、严谨的学习笔记，为理解状态空间表示方法奠定了坚实基础，尽管在输入含导数项的推导细节上可能略显复杂，但整体逻辑清晰，易于读者掌握。后续可进一步深入探讨相伴矩阵的性质及状态空间方法的应用。
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传感与检测技术：传感器和测量系统的基本特性（1）
这篇科普文章深入浅出地介绍了测量系统的静态特性，包括线性度、迟滞性、重复性、灵敏度和精度。文章通过清晰的定义、直观的公式和形象的比喻，帮助读者理解这些关键指标的含义及其在实际测量中的重要性。特别之处在于，文章不仅阐述了各项特性的概念，还指出了它们之间的内在联系和区别，例如精度与线性度的辨析，以及灵敏度过高可能带来的负面影响。虽然文章主要聚焦于静态特性，对动态特性的介绍尚属初步，但其严谨的学术态度和易于理解的表达方式，为读者构建了一个扎实的测量系统基础认知，为进一步探索动态特性和实际应用奠定了良好的基础。
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学习深度相机(2): OrbbecViewer的安装和使用
本文以读者的视角，详细介绍了如何下载和安装OrbbecSDK及OrbbecViewer，并演示了如何使用OrbbecViewer来体验奥比中光Femto Bolt相机。文章重点讲解了安装过程中的注意事项，特别是Linux系统下udev规则的配置，并展示了彩色、深度、红外图像以及点云数据的捕获和显示。此外，还介绍了相机参数的调节功能。文章的价值在于提供了一个清晰易懂的上手指南，为开发者后续使用OrbbecSDK进行编程奠定了基础。虽然本文侧重于工具的使用，但为后续深入学习SDK开发留下了探索空间。
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学习深度相机(1)：什么是深度相机？
本文深入浅出地介绍了深度相机的概念及其三种主要类型：双目、结构光和ToF。通过对比分析，读者能清晰了解它们各自的优缺点、适用场景及技术原理。文章以奥比中光Femto Bolt相机为例，具体阐述了ToF技术的应用，并概述了配套SDK的功能。文章条理清晰，论证严谨，为读者提供了宝贵的行业认知，尤其适合对3D视觉技术感兴趣的初学者。后续将继续探索该相机的实际操作。