​笔者在翻阅了一天网上关于模型预测控制的讲解资料后，觉得绝大部分的讲解都没有讲解的很清楚，没有很清晰的展现模型预测这样设计的原理和目的到底是什么。于是决定自己理一理思路。

本文首先介绍了模型预测控制技术（MPC）的原理，及其在汽车控制领域的应用。然后简要的谈了谈机器学习技术（ML）的基本概念，引用了全球著名的人工智能专家朱松纯教授的科普文章中“聪明的乌鸦”的故事，并借用他的观点“人工智能本质上必将是达尔文与牛顿为代表的两大理论的统一”引出了本文重点讨论的基于机器学习的模型预测控制技术（Learning-based MPC）这一前沿的技术方向。最后结合MPC领域专家A

1.数据挖掘一般流程1.1 业务需求分析业务需求分析是机器学习算法工程的第一步，是整个项目的基础，也是整个流程当中最重要的环节，主要体现在以下几个方面：业务是否适合用机器学习算法来解决。业务目标是否明确，是否单一，是否有其他关联目标。业务目标的主次关系，因果关系，流程关系。业务承担对象。1.2 获取数据获取数据：获取业务相关数据，用于机器学习项目建模，训练，调参，优化等。本地存储数据html页面数

随着工业物联网（IIoT）的兴起和工业4.0的提出，越来越多的设计师、工程师和最终用户关注TSN（Time-Sensitive Networking，时间敏感网络）。TSN为以太网提供确定性性能，本质上是一个确定性以太网扩展集，同时也是音频视频桥接 (AVB) 的后继者。那TSN到底是什么呢？在工业物联网中扮演什么角色？这些年发展的怎样？下面扒一扒TSN的前世今生。阅读《从Ethernet到TSN

模型预测算法是在欧美等国家兴起的应用于工业领域的一种优化控制算法。目前经过多年的发展，在工业领域、智能控制领域等都有应用。随着算法的理论的完善，其已经成为工业领域内经常使用的一种经典算法。虽然在各个领域算法的应用存在差异。但他们都遵循预测模型、滚动优化、和反馈校正的基本原理。并且，近年来在汽车工业尤其是在车辆智驾驶技术上，模型预测算法的应用越来越受欢迎。很多科研机构利用了模型预测的原理进行了智能车

学习前言进行训练的话，如果直接用原图进行训练，也是可以的（就如我们最喜欢Mnist手写体），但是大部分图片长和宽不一样，直接resize的话容易出问题。除去resize的问题外，有些时候数据不足该怎么办呢，当然要用到数据增强啦。这篇文章就是记录我最近收集的一些数据预处理的方式处理长宽不同的图片对于很多分类、目标检测算法，输入的图片长宽是一样的，如224,224、416,416等。直接resize的

一、Ubuntu的apt-get代理设置1.环境变量方法设置环境变量，下面是临时设置export http_proxy=http://127.0.0.1:8000sudo apt-get update2.设置apt-get的配置修改/etc/apt/apt.conf（或者/etc/envrionment），增加Acquire::http::proxy "http://10.251.210.xx:8

GPU 全称 graphics processing unit，中文译名图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片。通常一般的程序任务直接是由 CPU 完成，但是对于密集型计算任务，就需要借助 GPU 来完成了。我们对 CPU 结构非常熟悉，一颗处理器其实由几个或几十个运算核心组合而成的，而 GPU 却拥有上百颗甚至上千个运算核心，所以 GPU 具有强大的计算能力。要使用 GPU 进行计算，就

​笔者在翻阅了一天网上关于模型预测控制的讲解资料后，觉得绝大部分的讲解都没有讲解的很清楚，没有很清晰的展现模型预测这样设计的原理和目的到底是什么。于是决定自己理一理思路。

模型预测算法是在欧美等国家兴起的应用于工业领域的一种优化控制算法。目前经过多年的发展，在工业领域、智能控制领域等都有应用。随着算法的理论的完善，其已经成为工业领域内经常使用的一种经典算法。虽然在各个领域算法的应用存在差异。但他们都遵循预测模型、滚动优化、和反馈校正的基本原理。并且，近年来在汽车工业尤其是在车辆智驾驶技术上，模型预测算法的应用越来越受欢迎。很多科研机构利用了模型预测的原理进行了智能车