小张不慌✨ 自渡i呀
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立体匹配的深度出现负值 立体匹配的深度没什么会出现负值吗？是我标定出错误了吗？我用的是opencv 的sgm算法
双目标定，标定板选择？ 在做双目标定的时候，标定板的尺寸应该选多大的？根据什么选择？
如何输出网格点坐标 照片中，激光网格坐标如何输出呢？opencv-python 有什么好用的函数吗？
pyqt5报错setcentralwidget 不太熟悉QDialog，网上看的用这个chil1实现了一个按钮，弹出另一个窗口，然后我又模仿写了一个，用菜单栏的一个实现弹出另一个窗口，结果就报错了
pyqt5报错setcentralwidget 不太熟悉QDialog，网上看的用这个chil1实现了一个按钮，弹出另一个窗口，然后我又模仿写了一个，用菜单栏的一个实现弹出另一个窗口，结果就报错了
求一份bp神经网络拟合曲线的Python代码 求一份代码，想研究研究，邮箱1347884945@qq .com 谢谢大佬
关于学习率，归一化的思考 跌跌撞撞在群里和大佬学习了很久，还有自己的学习，老师的指导，对于学习率有了的思考 之前一直在问学习率的选择，还有归一化的问题，在单变量时候是否要归一化，是否对自变量归一化，在对程序的练习中，在单变量线性回归的时候，样本数据大，无法预估学习率的时候，在对自变量和因变量都归一化后，学习率的选择就会在1附近，这样我们就能快速锁定学习率的范围。 多变量的归一化相比于单变量的归一化更重要一些，多变量回归的时候，如果不进行归一化，很多时候并不能准确回归 以上纯属自己理解，请各位大佬指导
一元二次方程的拟合，怎么分段拟合？ 记得在某个文章中看到在进行非线性拟合时候，比如一元二次函数，可以分三段直线拟合，这个是怎么做到的？有类似的文章推荐一下吗？
影响线性回归学习率的因素？ 试了相同系数的数据，样本数量不一样学习率就不一样了，还有其他因素吗？比如我觉得平均值不同也会有影响吧？不确定？有大佬讲讲吗
学习率的选择 我们根据什么选学习率呢？看很多帖子一般都说建议0.01，但是这个是根据什么选择的呢？
数据归一化后得到的系数，是否需要还原？ 按道理自变量变小了，感觉系数应该是变大了，系数需要还原吗？按照什么规则还原？
归一化需要给因变量归一化吗？ 因变量需要归一化吗？为什么？ 我在用sklearn回归的时候为什么回归后的数这么大，是因为没对因变量回归吗？还是代码有问题？
有大佬讲讲反归一化吗？ 什么时候用到反归一化？
Sklearn 回归不出来？ 正确的系数0.4 0.5 2，为什么回归不出来正确的？我是缺了什么步骤吗？这个用得着归一化吗？应该不用吧？
逆归一化？ 很少在帖子中看到逆归一化，逆归一化在线性回归做了归一化之后必要吗？
线性回归为什么要求导？ 最近返回去思考一下的时候，发现自己底子确实不好啊🤔，在线性回归过程中，为什么要求导呢？学习率×求导后，表示的是步长是吗？
线性回归学习率如何选择？ 看很多帖子都说取0.01，可是如果数据集很小呢，甚至比0.01小？我们应该如何选择合适的学习率？
单变量线性回归需要归一化吗？ 单变量线性回归需要归一化吗？归一化时候是否要对x y归一化呢？为什么？ 多变量线性回归归一化的时候，是否需要把y也归一化？
求一份线性回归的代码 想求一份线性回归的代码，单变量线性回归，多变量线性回归，最好涉及归一化，批梯度下降，想研读一下，谢谢
为什么损失函数很小，但误差很大？ 在多变量线性回归时候，得出来的结果和实际相差很大，但是损失函数已经是e-6以下了
三元线性回归，归一化后系数差别很大 自己用excel 设置的数据，代码如下，回归出来的参数差别很大，数据参数本来是0.几，怎么这次会这么大？
Jupyter notebook 小数显示问题 自己用excel 做的csv 文件，格式显示错误，怎么正确显示小数呀
Jupyter notebook 小数显示问题 自己用excel 做的csv 文件，格式显示错误，怎么正确显示小数呀
Matplotlib数组出错 数组感觉没问题啊？求大佬指点
Matplotlib绘图超出范围 大佬，遇到这个问题怎么改？数组哪里出问题了？可以解答一下吗？
双目识别可以对纯白墙体测试吗？
神经网络增加输入维度，为什么没有增加神经网络层数简便？ 假设神经网络输入x，我们可以增加x维度，比如x2,x3……x的n次幂，来更好的拟合函数图像，我们如何通过增加神经网络层数而不改变x的维度来拟合图像，为什么神经网络层数增加比增加输入维度更简便？
神经网络增加输入维度，为什么没有增加神经网络层数简便？ 假设神经网络输入x，我们可以增加x维度，比如x2,x3……x的n次幂，来更好的拟合函数图像，我们如何通过增加神经网络层数而不改变x的维度来拟合图像，为什么神经网络层数增加比增加输入维度更简便？
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