平面点云拟合第4页

机器学习中分类算法的优缺点

2、容易出现过拟合问题。3、忽略数据集中属性的相互关联。4、ID3算法计算信息增益时结果偏向数值比较多的特征。三、改进措施1、对决策树进行剪

qq_41581769·2024-08-24 07:37

Mars3D之三维空间视角

三维是指在平面二维系中又加入了一个方向向量构成的空间系。三维既是坐标轴的三个轴，即x轴、y轴、z轴，其中x表示左右空间，y表示前后空间，z表示上下空间（不可用平面直角坐标系去理解空间方向）。

火星杠杠·2024-08-24 02:16

logo设计前，该问客户哪些问题？

logo设计是平面设计师的基本功，但是很多设计师在拿到名称和要求的时候，就急着开始动手设计了。

早山设计·2024-08-24 00:29

深度学习学习经验——深度学习名词字典

Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction）6.前向传播（ForwardPropagation）7.反向传播（BackwardPropagation）8.批量（Batch）9.欠拟合

Linductor·2024-08-23 20:51

你的未来是什么样子？——【财富自由之路】

一个成功人士的未来展现在二维平面上是这样的。image纵坐标是财富积累值，横坐标为时间，平行于时间线上方的是成本线。中间先缓慢后急剧上扬的曲线就是完

多多余儿·2024-08-23 08:28

【无人驾驶】坐标变换和点云配准

在无人驾驶项目中，坐标变换和点云配准是两个相关但不同的概念。让我们来区分一下这两者，并讨论它们在流程中的作用。坐标变换坐标变换是指将一个坐标系中的点转换到另一个坐标系中。

DFminer·2024-08-23 01:27

【学习笔记】灰色预测 GM(1,1) 模型 —— Matlab

文章目录前言一、灰色预测模型灰色预测适用情况GM(1,1)模型二、示例指数规律检验(原始数据级比检验)级比检验的定义GM(1,1)模型的级比检验模型求解求解微分方程模型评价(检验模型对原始数据的拟合程度

望月12138·2024-08-22 22:35

OpenCV——点云投影到图像中

读取一张照片和一张pcd，根据标定的内参和外参，将点云投影到图像中，用于判断雷达相机外参标定是否准确。

有了个相册·2024-08-22 13:44

SDN-系统架构师（五十二）

A逻辑层B控制层C转发层D应用层解析：软件定义网络，将网络控制平面与数据转发平面分离。应用层：最上层，通过SDN来控制API来定制网络行为。控制层：这一层核心是SDN控制器，控制网络策略中心。

后端从入门到精通·2024-08-22 13:13

点云投影到图像python+opencv实现

提示：文章仅作为自己学习过程中的记录，有问题请指出前言本文主要实现的是读取一张照片和一张pcd，根据标定的内参和外参，将点云投影到图像中，用于判断雷达相机外参标定是否准确。

爱生活的卷心菜·2024-08-22 12:08

基于R语言遥感随机森林建模与空间预测

通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。

weixin_贾·2024-08-22 05:23

石墨烯薄膜行业调研报告（一）

01石墨烯类别（一）按厚度1.单碳层石墨烯（singlelayergraphene）：由单个碳原子层构成的大平面共轭结构材料，目前石墨烯的大多数奇特性质都是基于此材料2.多层石墨烯或少数碳层石墨烯（afewlayergraphene

方象知产研究院·2024-03-29 06:30

matlab ICP配准高阶用法——统计每次迭代的配准误差并可视化

目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、配准结果3、配准误差本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。

点云侠·2024-03-26 00:43

虫字旁，童年时光不堪回首

这本书还贴心的附上随园书坊的平面图和观察虫子的场景照片及阅读说明。一年之计在于春，虫子肯定知道，作者随春入园，想知道虫知

MAYA读书笔记·2024-03-22 04:33

Python中的惩罚分析：理论与实践指南

惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型（L1和L2正则化）2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过拟合问题

theskylife·2024-03-16 04:35

【Lidar】基于Python的Open3D库、Laspy库保存点云文件/点云格式转换

RS迷途小书童·2024-03-16 01:00

喷墨打印机保养指南

打印机的放置要在水平面上，不能放在凹凸不平的地方，否则会影响打印效果，对机器造成损害，如果是外接的墨仓式连供系统喷墨打印机，则需注意，外接的墨仓要和打印机机身在同一水平面上，否则会出现供墨不畅通的情况，

灯下轻谈泛茶芬·2024-03-15 20:03

水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水

目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展

海绵波波107·2024-03-14 07:30

【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，

Qodicat·2024-03-13 10:34

二维的旋转平移矩阵

二维旋转矩阵用于表示一个点或向量在二维平面上的旋转。

#君君#·2024-03-12 14:02

《模式识别与机器学习》第一章

C1符号含义x\boldxx：向量，曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt：向量，曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。

CS_Zero·2024-03-06 09:03

光的折射现象

这里就出现了神奇的现象：通过光，我们可以看到伸入水中的筷子，在水平面的地方有一处明显的“断层”现象，似乎不是同一根筷子了，但是再拿出来一看，却又是同样的筷子，这里我们有问题了：为什么筷子伸入水中就会出现断层现象呢

先祖stone·2024-03-06 00:13

人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归

多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数，使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归

ALGORITHM LOL·2024-03-04 11:33

【自动驾驶】自动驾驶地图构建方法与工具小结

底图构建底图构建存在两大类方法，点云建图与视觉建图。点云建图一般面向高精度采集设备，采用高线束激光雷达，硬件成本高。一般使用高精度组合导航进行

CS_Zero·2024-03-02 19:39

中国剪纸文化

它采用了绘画、剪刻、折叠、黏合等综合手法产生的一种近于雕塑、浮雕的新型剪纸，它吸取了现代美术的技巧，充分体现了写实与美术浪漫的特点，使剪纸由平面感变为立体化，可用于观赏造型及儿童的手工制作等剪纸的基本效果是通过单独或混合使用阴阳线得到的

叶子_8dda·2024-03-02 05:09

【一起学习Arcade】(2)：Geometry函数

三、Geometry函数1、Angle【角度】单位为度（0-360），正北为90度，只考虑x-y平面。忽略任何z坐标。

规划GIS会·2024-03-01 18:32

R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间实例可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31996原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于GAMLSS的研究报告，包括一些图形和统计输出。GAMLSS模型是一种半参数回归模型，参数性体现在需要对响应变量作参数化分布的假设，非参数性体现在模型中解释变量的函数可以涉及非参数平滑函数，非参数平滑函数不预先设定函数关系，各个解释变量的非线性影响结果完全取决于样本数据。它克服了GAM

·2024-03-01 04:32

退火模拟算法c语言程序,模拟退火算法实例（c++ 与 c# 实现）

一、C++实现1.已知平面上若干点坐标(xi,yi),求平面上一点p(x,y),到这些点的总距离最小。思路：取所有点的均值为目标点。

weixin_39799825·2024-02-28 00:37

Rhino 犀牛 7 Mac(3D建模软件)7.21.22206

可以创建，编辑，分析，文档，渲染，动画和翻译NURBS曲线，曲面和实体，点云以及多边形网格。

maczhen22·2024-02-26 01:40

1.深度学习基础-模型评估指标

有监督学习回归任务回归任务模型的评估主要通过误差和拟合优度来进行，常用的指标包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）。

alstonlou·2024-02-24 20:03

如果对类似汽车这种单体进行建模，围绕一圈拍摄，普通的手机或者相机拍摄的照片有足够的重叠度就能建模吗？不需要专业的设备可以吗？

重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件，输入倾斜照片，激光点云，POS信息及像控点，输出高精度彩色网格模型，可一键完成空三、自动建模和LOD构建。

大势智慧·2024-02-23 10:28

【小呆的力学笔记】弹塑性力学的初步认知五：初始屈服条件（1）

文章目录3.初始屈服条件3.1两个假设以及屈服条件基本形式3.2π\piπ平面、Lode参数3.3屈服曲线的一般特征3.初始屈服条件3.1两个假设以及屈服条件基本形式在简单拉伸时，材料的屈服很明确，即σ

努力的骆驼·2024-02-20 22:24

你的一生，我只借一程

这两天骑车都戴着眼镜，说好的平面镜，结果今天我怎么都感觉是老花镜。下午没有课，中午吃完饭我回家了。“爷，你戴着眼镜试试？”我把眼睛摘下来给爷爷戴上。“噫，中，看类可清楚昂

萧让听雪·2024-02-20 22:38

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法(解决过拟合的方法

机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

机器人能否返回原点

657.机器人能否返回原点在二维平面上，有一个机器人从原点(0,0)开始。给出它的移动顺序，判断这个机器人在完成移动后是否在(0,0)处结束。移动顺序由字符串moves表示。

qing_ti_xx·2024-02-20 22:51

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...

空木幻城·2024-02-20 21:08

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻

不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

Day21+11组187号恋解+《现在就干-互联网时代的高效时间管理》

在“平面镜”里看看五年前的自己、一年以来的自己、现在的自己。在“望远镜”里看看未来的自己，想像一年后、三年后、五年后自己变成了什么样。1、细分生活中的角色2、自己喜欢学习的内容学到多少3、自己的缺

恋解向阳而生·2024-02-20 21:24

2022-02-08

它需要掌握文字编排、图形设计色彩运用等平面设计基本知识和标识设计、广告创意、书籍装帧、包装设计、企业形象策划(VI)等基本技能，更具有运用计算机和网络技术进行广告传播设计与制作的能力和学习新技术、新业务的能力

mc小容老师·2024-02-20 19:24

Leetcode-657. 机器人能否返回原点

题目：在二维平面上，有一个机器人从原点(0,0)开始。给出它的移动顺序，判断这个机器人在完成移动后是否在(0,0)处结束。移动顺序由字符串moves表示。字符move[i]表示其第i次移动。

神探阿航·2024-02-20 19:33

相机模型与去畸变方法详解

相机与图像模型一、针孔相机模型1.1成像原理1.2实际坐标与像素坐标的关系1.3如何获得实际坐标二、畸变相机模型2.1两种常见畸变的介绍2.2去畸变方法2.3示例程序相机我们都熟悉，可以将三维空间的点集映射到二维平面中

Huffiee·2024-02-20 19:27

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。

AI Dog·2024-02-20 18:17

[Unity]摄像机屏幕中点获得某平面的一个坐标

射线与平面相交的坐标点。从摄像机（这个摄像机有可能会倾斜一定的角度）发出一个射线，方向为Game视图的中心点，与Y为0的平面相交的点。黑色的Plane的Y轴坐标为0。

BuladeMian·2024-02-20 17:00

CVPR 2023: Multiscale Tensor Decomposition and Rendering Equation Encoding for View Synthesis

离散场景表示：使用显式3D结构，例如体素或点云。混合表示：结合连续和离散表示的优势。2.表示编码单尺度编码：直接将特征编码到网格或MLP上。

结构化文摘·2024-02-20 16:17

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层

小葵向前冲·2024-02-20 15:34

k8s的一些关键信息（归类摘抄，非提炼）

零：举例说明当用户提交一个Deployment对象到Kubernetes集群时，控制平面的APIServer接收到该请求，并将其转发给ControllerManager。

zhyhg·2024-02-20 13:50

【k8s概念】一文搞懂k8s核心概念！！！

文章目录1.k8s简介1.1k8s概念1.2作用/功能2.k8s集群搭建方式3.k8s核心组件3.1MasterNode（控制平面组件）3.2WorkerNode4.k8s核心概念4.1容器4.2工作负载

我是小bā吖·2024-02-20 13:04

龙湾国际256平米后现代风格设计案例

平米后现代风格设计案例--卧室龙湾国际256平米后现代风格设计案例--衣帽间龙湾国际256平米后现代风格设计案例--卫生间龙湾国际256平米后现代风格设计案例--走廊龙湾国际256平米后现代风格设计案例--平面布置图

太原龙发装饰·2024-02-20 11:06

如何实现基于图像与激光雷达的 3d 场景重建?

智影S100是一款基于图像和激光点云融合建模技术的高精度轻巧手持SLAM三维激光扫描仪。

大势智慧·2024-02-20 10:17

推荐频道

平面点云拟合