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有很多朋友调过PID参数，也觉得自己是调参高手，个位数参数要调试一个星期甚至更久，用远古大法消耗自身宝贵的时间。残酷吗？没办法。现实就是如此。人工调参涉及的参数规模占总参数规模的比例并不是一个固定的数值，它受到多种因素的影响，如模型的复杂度、任务的需求、计算资源的限制等。一般来说，人工调参主要集中在模型的超参数上，这些超参数是在训练之前设置的，用于控制模型的学习过程和架构，如学习率、批次大小、网络层数、每层神经元的个数等。
书中系统而全面地介绍了计算思维的渊源与发展，包含面向初学者的基础计算思维和面向专业人士的高级计算思维。其涵盖计算思维方法、计算机器、计算教育、软件工程等领域
SVO 简介SVO 全称 Semi-direct monocular Visual Odometry（半直接视觉里程计），是苏黎世大学机器人感知组的克里斯蒂安.弗斯特（Christian Forster，主页：Christian Forster）等人，于2014年ICRA会议上发表的工作，随后在github开源：uzh-rpg/rpg_svo。2016年扩展了多相机和IMU之后，写成期刊论文，称为
