运行python做神经网络训练时，scatter_max算子不适配报错：RuntimeError: Not compiled with CUDA support。

智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model, IDM）是一种微观跟驰模型，用于模拟车辆在道路上的纵向运动行为，强调安全性与效率的平衡。IDM通过动态平衡速度追求与安全跟驰，成为交通建模和自动驾驶领域的核心工具。参数调整可灵活适配不同驾驶风格，是理解微观交通行为的重要模型。（无前车干扰时的理想加速）和。

最近有了解到百度无人驾驶Apollo项目中的横向控制有用到MRAC(Model Reference Adaptive Control)，于是便详细研究了一下这个控制方法，在此总结一下心得。什么是MRACMRAC控制系统的基本结构图如下所示：它由两个环路组成，由控制器和受控对象组成内环，这一部分称之为可调系统，由参考模型和自适应机构组成外环。实际上，该系统是在常规的反馈控制回路上再附加一个参考模型和

航向误差：(eψe_{\psi}eψ​ψref\psi_{ref}ψref​ψ\psiψ横向位置误差：(eye_yey​yrefy_{ref}yref​yyy误差动态方程：(e˙y\dot{e}_ye˙y​v⋅sin⁡eψv⋅sineψ​。

残差连接（Residual Connection）是Transformer中的一个关键设计，用于解决深层网络训练时的梯度消失问题，同时帮助模型保留原始输入信息。它的操作非常简单，但效果显著。以下是通俗易懂的解释：一句话总结：把当前层的输入直接加到当前层的输出上，形成“输入 + 输出”的短路路径。数学公式：输出=输入 x + 当前层的变换(x)\text{输出} = \text{输入} \ x \

ERROR: Could not build wheels for numpy, which is required to install pyproject.toml-based projectsnote: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.ERROR: Failed bui

残差连接（Residual Connection）是Transformer中的一个关键设计，用于解决深层网络训练时的梯度消失问题，同时帮助模型保留原始输入信息。它的操作非常简单，但效果显著。以下是通俗易懂的解释：一句话总结：把当前层的输入直接加到当前层的输出上，形成“输入 + 输出”的短路路径。数学公式：输出=输入 x + 当前层的变换(x)\text{输出} = \text{输入} \ x \

在PID调参过程中，若系统在稳态时出现震荡现象，说明当前参数组合导致系统响应过度或阻尼不足。通过上述方法逐步调整，通常能有效消除稳态震荡。若问题持续，可尝试更高级的控制算法（如自适应PID或模糊PID）。

当二次规划的约束为非线性约束时，通常会采用sqp进行求解，用连续求解qp的方法来得到非线性约束条件下的最优解，上述的qpoases和osqp均无法直接求解非线性约束问题，所以如果使用这两个库的话，注意，sqp是结果，而不是原因，只有在非线性约束的情况下才会考虑sqp求解，如果问题本身就是线性约束，则直接用qp解就行。对于工程师而言，我们在编写代码的时候，并不关心二次规划问题的求解细节，所以一般是把

关于超前补偿器和之后补偿器的理解预备知识之根轨迹根轨迹的一般形式原理方框图如下根轨迹描述的是该系统闭环传递函数的根随着增益K从零到无穷变化时而作出的图像，以上图传递函数为例，设系统传递函数为G(s)G(s)G(s)，则该系统闭环传递函数为Gclose(s)=K∗G(s)1+K∗G(s)G_{close}(s)=\frac{K*G(s)}{1+K*G(s)}Gclose​(s)=1+K∗G(s)K∗