在工程技术方面，MPC全称可指Model Predictive Control模型预测控制（又称RHC, Receding Horizon ）。MPC指一类算法，周期性基于当帧测量信息在线求解一个有限时间开环优化问题，并将结果的前部分控制序列作为被控对象。根据所用模型不同，分为动态矩阵控制（DMC），模型算法控制（MAC）、广义预测控制（GPC）。在智能驾驶方向，重点在于基于状态空间模型的模型预测控制。

今天研究了怎么对图像分割出来的结果进行评估。这里先介绍dice方法，附加代码。简单明了，与网上抄来抄去的不一样。这里介绍的是npy形式,如果是Tensor需要将其转化成numpy。图片的mask掩码进行评估。

很多框架中提供的矩阵乘法都是出于简化计算的考虑，很多情况下在进行计算时候都会牵扯到 batch size 这一个维度，这就使得很多矩阵的计算是三维的，Pytorch中的bmm()函数就可以很方便的实现三维数组的乘法，而不用拆成二维数组使用for循环解决。

有感

机器学习，深度学习有很多基础的知识需要去理解，参悟。还有很多torch的操作需要去学，不可盲目进取，妄自菲薄，在这里开一个坑，慢慢的记录一下torch的基础操作，持续更新中

不同纬度的tensor相加

直接上代码

介绍

The D_star Lite algorithm is a path planning algorithm proposed by Koenig S and Likhachev M based on the LPA_star algorithm.

LPA * einführen

LPA-Algorithmus—Vollständiger Name Lifelong Planning A Algorithmus.

A _Star einführen

A_Star-Algorithmus („A Stern“ oder englisch „a star“, auch _Star-Suche) gehört zur Klasse der informierten Suchalgorithmen.

D _Star einführen

Dynamic A Star
Der D_Star-Algorithmus ist ein Suchalgorithmus. Es handelt sich um eine Erweiterung des A_Star-Algorithmus.

问题介绍

公式加了$$美元符号，但是在渲染的时候，还是显示的美元符号

问题解决方法

按照这个博主的方式解决了