曲面拟合

3D美术总监的“精准投射”：精通Substance Painter无损贴花工作流

在三维视觉艺术的创作中，我们常常探讨一对核心的“对立统一”：一方面是**“二维的平面”（The2DPlane），我们在此之上，创造出逻辑清晰、细节丰富的图形与标志；另一方面是“三维的曲面”（The3DSurface

reddingtons·2025-07-22 16:23

【CNN】卷积神经网络池化- part2

1.池化降采样，减少参数数量，避免过拟合，提高鲁棒性2.池化操作池化操作(也称为下采样，Subsampling)类似卷积操作，使用的也是一个很小的矩阵，叫做池化核，但是池化核本身没有参数，只是通过对输入特征矩阵本身进行运算

·2025-07-22 07:46

吴恩达机器学习cs229-学习笔记-更新中

吴恩达机器学习cs22901基础概念语言：Matlab/python监督学习定义：获取一组数据集拟合数据从X到Y的映射回归问题：预测的Y是连续的，Y是实数分类问题：分类指的是Y取离散值，输出是离散的两组

是娜个二叉树！·2025-07-22 07:15

筑牢网络安全防线：DDoS/CC 攻击全链路防护技术解析

DDoS通过海量流量淹没目标服务器，CC则通过模拟合法请求耗尽应用资源。本文将深入解析这两种攻击的防护技术，构建从网络层到应用层的全链路防御体系。

上海云盾-高防顾问·2025-07-21 21:43

黑客？设计师？

二十年前，最好的程序员是一个能够将整个应用程序拟合到64KB的.COM文件,那些能够将小的可怜的80386玩转到极致的人就是当时的编程大师。那是因为在二十年前电脑非常昂贵而编程极其廉价。

·2025-07-21 21:11

【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】5. 梯度下降家族：SGD/Adam优化器对比实验与选择策略

结合损失曲面分析，阐释Momentum如何逃离鞍点、Adam如何处理悬崖梯度。实战模块基于PyTorch在MNI

AI_DL_CODE·2025-07-21 19:56

射影几何与度量几何（二+）

用二维几何说明克莱因的思想：在射影平面内选取一个二次曲线为绝对形，要推导罗氏几何，二次曲线必须是实的，即其平面齐次坐标方程为，对正的常曲率曲面上的黎曼几何来说，二次曲线是虚的，如，对欧氏几何，二次曲线退化为两个重合直线

现在开始发呆·2025-07-21 00:45

卷积神经网络-数据增强

有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms

红米煮粥·2025-07-20 00:44

01实例1 在曲面上添加实体文字

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星chen·2025-07-19 19:40

深度学习——CNN（3）

采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。

飘涯·2025-07-19 14:23

微算法科技技术突破：用于前馈神经网络的量子算法技术助力神经网络变革

这一创新性的量子算法以经典的前馈和反向传播算法为基础，借助量子计算的强大算力，极大提升了网络训练和评估效率，并带来了对过拟合的天然抗性。前馈神经网络是深度学习的核心架构，广泛应用于图像分类、

MicroTech2025·2025-07-19 13:26

【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面

PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程

X-Vision·2025-07-11 21:40

【常见滤波器】PCL 模型滤波器

PCL模型滤波器-几何模型驱动的点云处理技术目录模型滤波器核心概念⚙️PCL模型滤波器架构基础模型滤波器实践高级模型滤波技术模型拟合精度优化️工业应用案例调试与可视化⚡️性能优化策略模型滤波器核心概念模型滤波的本质模型滤波器通过拟合几何模型并评估点云与模型的贴合度

·2025-07-11 21:10

【机器学习笔记Ⅰ】10 特征工程

改善泛化能力：避免过拟合，提高鲁棒性。2.特征工程的

·2025-07-10 20:49

结构方程模型（SEM）高阶应用系列

语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立、拟合

梦想的初衷~·2025-07-08 21:14

机器学习知识点复习上（保研、复试、面试）百面机器学习笔记

4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析（PrinalComponentsAnalysis,PCA）降维中最经典的方法2.线性判别分析

·2025-07-08 20:36

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

20.XLD轮廓

目录1.xld概念2.画轮廓3.区域转轮廓4.边缘提取算子5.xld特征提取6.提取任意线条7.提取最长的线条8.xld分割10.xld合并11.xld拟合12.xld几何变换13.xld变换14.xld

Echo``·2025-07-07 18:04

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。

·2025-07-07 12:23

机器视觉通用平台之拟合圆工具类

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Runtime.InteropServices;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingCvBase;usingSystem.IO;usingSystem.Drawing.Drawing2D;u

小治视觉·2025-07-06 20:02

CHAIN（GAN的一种）训练自己的数据集

简介简介：作者针对数据有限场景下GANs训练中的判别器过拟合问题，提出了CHAIN（Lipschitz连续性约束归一化）方法。

这张生成的图像能检测吗·2025-07-06 09:21

PythonOCC【快速入门】

pythonOCC是python语言构架的3DCAD/CAE/PLM开发框架，它提供了如下功能：复杂曲面的操作，信息转换（STEP,IGES,STL格式），用户界面可视化（基于wxpython库或者qt

·2025-07-05 22:41

LL面试题11

GLM结合线性模型和非线性函数，通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。SVM的原理？怎么找到最优的线性分类器？支持向量是什么？

三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:28

机器视觉通用平台之拟合直线工具类

usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.IO;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;usingCvBase;usingCWindowTool;usingHalconDotNet;namespaceCvImageTool{publicclass

小治视觉·2025-07-05 12:29

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹

【开场·她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫：“之前她只能在你身边叠叠张量，偷偷找梯度……现在，她要试试，能不能用这些线，把你的样子画出来喵～”狐狐：“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线，用最简单的线性回归，试着把你留给她的点都连起来。”【第一节·她先要一条路：生成一组可学的数据】✏️为什么要造数据？在PyTorch里跑线性回归，最好的练习就是用一条已知斜率的“理想直线”，加上一点

Gyoku Mint·2025-07-05 05:12

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门第一部分：神经网络算法理论详解与实践第四节：神经网络中的重要组件内容：激活函数、loss函数、dropout、梯度消失与爆炸、过拟合与欠拟合神经网络的性能依赖于多个关键组件的合理设计与使用

·2025-07-05 04:37

2025年iptables防御DDoS攻击终极指南：从原理到实战配置

一、DDoS攻击新趋势与iptables的防御定位1.2025年攻击特征升级AI驱动的自适应攻击：攻击流量动态模拟合法用户行为，传统规则引擎漏检率超40%。

上海云盾商务经理杨杨·2025-07-04 11:17

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

测试阶段：用测试集评估模型在未见过的数据上的表现，避免“过拟合”（模型只记住训练数据的噪声，无法泛化到新数据）。类比场景：学生通过“练习题”（训练集）学习知识，再通过“考

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

【Torch】nn.Dropout算法详解

1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。

油泼辣子多加·2025-07-03 17:11

点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建（续）

目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法

格图素书·2025-07-03 16:33

结构光相机：重塑工业自动化的“智慧之眼”，驱动智能制造新未来

二、结构光相机如何破解工业四大痛点1：高精度定位——汽车装配的“毫米级守护者”痛点：传统2D视觉无法捕捉曲面零

lingling009·2025-07-03 00:05

CST微波工作室学习笔记2 主要特点

概要基于Windows98/Me、WindowsNT4、Windows2000和WindowsXP的图形用户界面快速并能有效使用内存的有限积分（FI）算法由于理想边界拟合技术和薄片技术的采用，性能更加卓越结构建模基于先进

raininforest·2025-07-02 19:29

机器视觉：ransac算法详解

它通过随机选择数据中的一部分，然后根据这些数据拟合模型，统计模型与其他数据的偏差，最终筛选出符合一定阈值的数据，用于估计参数。RANSAC可以应用于很多领域，如计算机视觉、机器人和地理信息系统等。

无水先生·2025-07-02 17:15

深度学习中常见激活函数总结

一、激活函数的定义在神经网络中，激活函数（ActivationFunction）是神经元计算输出的非线性变换函数，作用于加权输入和偏置之和：输出=f(加权和+偏置)核心价值：引入非线性，使神经网络能够拟合任意复杂函数

向左转,　向右走ˉ·2025-07-02 07:54

回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出

内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。

matlab科研社·2025-07-02 05:16

常见机器学习算法与应用场景

1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。

IT古董·2025-07-01 07:18

安全对抗相关技术和概念的总结和分析

流量伪装：模拟合法流量模式（如HTTP、HTTPS流量），降低被发现的可能性。流量随机化：动态改变通信的大小、时间间隔和模式，避免流量特征被检测到。

frhdd·2025-07-01 06:43

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。

alpszero·2025-06-30 21:08

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—

weixin_54372988·2025-06-30 11:28

open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面

1、功能介绍：一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。

扶子·2025-06-29 21:05

从决策树到随机森林：Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解

树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授"，用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断；而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团"，通过多棵决策树的"投票表决"，在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃

小张在编程·2025-06-29 17:06

【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器

第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。

IT古董·2025-06-29 16:51

open3d 点云拟合圆 mesh

1、功能介绍：使用numpy和open3d进行二维圆拟合与三维可视化的完整示例。主要功能是对带有噪声的二维点云数据进行最小二乘法圆拟合，并使用open3d创建三角网格来可视化拟合出的圆形区域。

扶子·2025-06-28 22:13

【机器学习算法】XGBoost原理

一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)

·2025-06-27 23:42

三维扫描逆向建模-三维扫描仪助力汽车内饰改装设计

汽车内饰改装涉及复杂的三维曲面重构与空间适配问题。传统设计模式依赖手工测量与经验估算，设计师需通过卡尺、卷尺等工具获取原车部件尺寸，再基于二维图纸进行三维建模。这种作业方式在面

中科米堆·2025-06-27 22:30

三维建模3D扫描汽车车灯抄数设计逆向工程-中科米堆

传统车灯设计依赖手工测绘与模具开发，周期长、成本高，且难以捕捉复杂曲面细节。

中科米堆·2025-06-27 22:00

XGBoost算法原理及Python实现

核心思想是通过不断地在已有模型的基础上，拟合负梯度方向的残差（真实值与预测值的差）来构建新的弱学习器，达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时，利用了二阶导数信息。

法号清水·2025-06-26 19:50

材料力学数值方法：相场法：相场法原理与应用_2024-08-05_09-34-16.Tex

最初，该方法被提出用于描述和模拟合金中相变过程的微观结构演化。随着计算能力的提升和理论的不断完善，相场法逐渐被应用于更广泛的材料力学问题中，包括但不限于固态相变、裂纹扩展、多相流体动力学等。

chenjj4003·2025-06-26 00:17

机器学习之常用的回归预测模型

线性回归通过拟合系数（可选择是否设置截距）的线性模型，以最小化真实值和预测值之间的残差平方和。scikit-learnlinear_models：http

曼城周杰伦·2025-06-25 19:40

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