AirSim的使用着实是一件麻烦事，我的配置过程可谓是坎坷重重。原因在于AirSim对于电脑要求较高，所以即使我手头有一个Interl mini PC，但是由于没有独立显卡，也没有办法实现在Ubuntu环境下使用AirSim。而电脑又不太想装双系统，并且在VMware虚拟机里面没有办法使用电脑的独立显卡，因此也不能使用AirSim。

（5）研究产品寿命、企业寿命甚至是人的寿命（这种数据往往不能精确的观测，例如现在要研究吸烟对于寿命的影响，如果选取的样本中老王60岁，现在还活的非常好，我们不可能等到他去世了再做研究，那怎么办呢？简而言之：如果我们的模型考虑的自变量不全，会导致本来不是自变量的干扰项μi带有某些我们没有考虑进去的自变量的变化规律，这样导致的问题就是对我们已考虑的自变量的回归系数的评定影响会很大，不满足无偏性和一致性

是因为并不是所有常微分方程都可以写出原表达式，从而算出精确的解析解，所以我们只能用数值分析的方法去近似。如下面这个常微分方程：dydx=x⋅y\frac{d y}{d x}=x \cdot ydxdy​=x⋅y我们是可以求出原函数的。先将yyy除到左边来，dxdxdx乘到右边来，构造出两边都有微分项。dyy=xdx\frac{d y}{y}=x d xydy​=xdx然后两边同时积分：∫dyy=∫

（稍微了解即可，一般不会涉及）在一个图里每条边都有一个权值（有正有负)如果存在一个环（从某个点出发又回到自己的路径），而且这个环上所有权值之和是负数，那这就是一个负权环，也叫负权回路。存在负权回路的图是不能求两点间最短路的，因为只要在负权回路上不断兜圈子，所得的最短路长度可以任意小。含有负权重的无向图都是负权回路。例如下图，可以在2‐3之间无限循环。注意：贝尔曼‐福特算法实际上处理的是具有负权重的

系统聚类的合并算法通过计算两类数据点间的距离，对最为接近的两类数据点进行组合，并反复迭代这一过程，直到将所有数据点合成一类，并生成聚类谱系图。我们可以根据这个图来确定聚类的个数。系统（层次）聚类的算法流程：将每个对象看作一类，计算两两之间的最小距离；将距离最小的两个类合并成一个新类；重新计算新类与所有类之间的距离；重复二三两步，直到所有类最后合并成一类；结束。【举例说明】对上面这一组数据进行聚类分

在nnn个参与人的博弈G={S1，...，Sn;u1，...，un}G=\left\{S_1，...，S_n; u_1，...，u_n\right\}G={S1​，...，Sn​;u1​，...，un​}中，参与人iii的战略空间为S,={S1…,Si}S_,= \left\{S_1…, S_i\right\}S,​={S1​…,Si​}，则参与人i以概率分布pi=(pi1,…,pix)p_i=(

由于我们的比特率通常都很高，所以如果连发三个数据，这三个数据之间的间隔应该是小于50ms的，但与前面的错误数据的时间间隔就会很大了，因为这是我们人为导致的。第一行是我们自己想实现的目标，第二行是必须要做的，要重新开启定时器中断，因为一方面他执行完一次中断后会清楚标志位，另一方面我们需要这句代码把buffer清除掉，方便下一次串口接收。里面的数据赋值给我们自定义的数据存储数组rx_buf，由于我们一

我们在上一个上升沿获取这个时间，然后将其清零，下一次上升沿再获取这个时间，就是两次上升沿相隔的时长。基本设置都是一样的，唯一需要注意的一点就是PB4的Counter Period是16位的，最大数是65535，也就是0xffff，这个不要和上面那个一样了，一样的话就设置错了，其他就没什么需要注意的了，直接生成代码即可。这里说的是CC1NP是0的话是PWM输入模式，然后在输入模式下，CC1P如果是0

上图所示是MCP4017芯片的电阻网络，其实它内部改变电阻的方法十分简单，就是通过闭合不同的开关来实现的。在本竞赛开发板上是通过IIC总线实现CPU向本芯片发送数据的，告诉芯片要打开多少开关，打开哪几个开关，从而变成多少的阻值这样一个目的。由于目前有两个ADC1的管脚（对应不同的通道），所以要把ADC1下面的“Number Of Conversion”改为2，意思就是该ADC对应的要用两个通道。可

上面谈到了R2R^2R2只能用于拟合函数是线性函数时拟合结果的评价，那么什么是线性函数呢？只有一次函数是线性函数吗？其实不是的。yabx2y=a+bx^2yabx2是线性函数吗？是的。因为我们这里说的线性函数是指对参数为线性（线性于参数）。如何判断线性于参数的函数？在函数中，参数仅以一次方出现，且不能乘以或除以其他任何的参数，并不能出现参数的复合函数形式。比如下面的三种函数都是线性于参数的函数：而