集成学习 (Ensemble Learning)

集成学习本身并不是一个单独的机器学习算法,而是通过“博采众长”,即构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。集成学习可用于:分类问题集成、回归问题集成、特征选取继承、异常点检测集成等任务。

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联邦学习(Federated Learning)

1. 背景

在2016年由谷歌提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证在合法前提下在多参与方或多计算节点之间展开高效率的及其学习。

联邦学习作为一种新型的人工智能基础技术,它可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。

2. 系统框架

以下面的例子对联邦学习进行讲解。

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什么是P问题、NP问题、NPC问题、NP-hard问题?

1. 基本概念

  • 通常所谓的NP问题,实际上就是:证明或推翻P=NP;
  • NPC:只有搜才行;
  • 时间复杂度:并非表示一个程序解决时间需要花多少时间,而是当问题规模扩大后,程序需要的时间长度增长多快;
  • 不可解问题(Undecidable Decision Problem):例如The Halting Problem;
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docker部署

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# 将镜像文件`django_lesson_1_0.tar`加载到本地
docker load -i django_lesson_1_0.tar

docker images
# REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
# django_lesson 1.0 58e383d3fa92 2 weeks ago 1.5GB


一个docker可以有多个镜像,同一个镜像可以生成多个容器,相同镜像生成的容器环境都是完全一致的;

每一个容器可以视为一个独立的服务器;

对于文件管理,docker和git都采取了空间优化;

Geopy模块

当我们需要计算A,B两点之间的最短距离时,可以使用geopy模块的distance.distance函数(可参见官方文档说明)。

Geopy可以用 geodesic distancegreat-circle distance ,默认测地线距离作为函数 geopy.distance.distance .

大圆距离( great_circle )使用地球的球形模型,使用国际大地测量学和地球物理学联合会定义的平均地球半径6371.0087714150598公里,约6371.009公里(WGS-84),误差高达0.5%。半径值存储在 distance.EARTH_RADIUS ,因此可以对其进行自定义(但是,它应该始终以公里为单位)。

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CBF中心体坐标系(Central Body Fixed Frame)

视线约束主要是考虑信号传播路径中地面障碍物的影响。

大地通常被视为一个椭圆体,在中心体坐标系(central body frame)中认为该椭圆体的形状是固定的。在椭圆体模型中,地面认为是局部平坦的(不考虑高山、丘陵、山谷等),地面模型非常简单。对地面进行更精确的建模需要AzEI蒙版或者地形蒙版工具,采用不同的访问约束(Access Constraints)来建模。

参考文献

地理名词中英文对照

  • RAAN: the right ascension of the ascending node 升交点黄经
  • 春分点: the first point of aries
  • LTAN: local time of the ascending node

  • heliocentric orbits:日心轨道

  • ecliptic:黄道

  • celestial sphere:天球

  • perpendicular projection:垂直射影

  • True anomaly:真近点角 https://en.wikipedia.org/wiki/True_anomaly

  • Eccentric anomaly:偏近点角 https://en.wikipedia.org/wiki/Eccentric_anomaly

  • 2 * semi-major-axis == apoapsis(远地点) + periapsis(近地点)

create_LEO.m:

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stkSetPropClassical(sat_no,'J4Perturbation','J2000',0.0,tStop,dT,0,6371000 + Altitude * 10^3,0.0,inc,0.0,ra,ma);
% 'J4Perturbation': 表示该卫星运动使用的力学模型
% 'J2000': 卫星使用的坐标系
% '6371000 + Altitude * 10^3': 轨道高度(包括了地球半径)
% 'ra': 轨道的RAAN(right ascension of the ascending node)值
% 'ma': 轨道的平近点角(mean anomaly) ,它确定了卫星在轨道上的位置
% Inc的范围是0°~90°,raan的范围是0°~180°,mean anomaly的范围是0°~360°
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RAAN: Right Ascension of the Ascending Node

  • 理解:实际上是发射到轨道升交点的,也就是Y界面画云的时候轨道上的小白点。太阳帆很多时候一射上去就会急转弯,从垂直于轨道变成沿着轨道运行。

    Demo

    image-20211102201116589

  • RAAN是轨道与黄道面的交点,一个升交,一个降交,幅角则是在黄道面上的方位角

  • 黄道面:地球绕太阳运行的轨道所在的平面。任何不与黄道面共面的天体或者人造物轨道都会和黄道面相交2次,由南向北的叫做升交点,由北向南的叫降交点;

  • 黄道面:赤道所在的平面是赤道面;

    img

  • 升交点黄经(Longitude of the ascending node)

  • 北大西洋自治区

参考文献