椭圆误差第2页

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台（多人实时标注与版本控制）AI辅助决策系统（材料价格预测、工程量误差检测

夏末之花·2025-03-13 10:38

视频孪生与三维视频融合：重构工业现场的“数字视网膜“

在浙江某精密制造企业的总控中心，30米长的曲面屏上实时跳动着工厂的每个生产细节：机械臂的运动轨迹与数字模型完全同步，质检工位的操作误差被自动标记，AGV小车的行进路径在三维空间中以光带形式可视化呈现。

数字孪生家族·2025-03-13 05:36

单片机实现的数字电压表设计

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文介绍了使用单片机设计和实现数字电压表的项目，包括信号采集、单片机编程、数据显示、电源管理、误差校正、用户界面和安全措施等关键步骤。

赵阿萌·2025-03-12 21:06

旋翼机自主着陆-主要技术难点

如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡，如何进行目标检测在光线条件较差的环境下，目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分，飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制，特征点提取误差较大

兜兜有糖_DC·2025-03-12 02:17

K-means 算法核心原理

2.数学公式目标函数（SSE，簇内平方误差）：J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥

code 旭·2025-03-11 18:15

深度学习：偏差和方差

高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

Qt的QGraphics View的使用

QGraphicsItem：所有图形项的基类（如矩形、椭圆、自定

水瓶丫头站住·2025-03-11 11:19

数学建模与优化算法在确定X和Y值时，如何处理实验数据的不确定性？

引入不确定性建模实验数据通常存在测量误差、环境变化等因

学术乙方·2025-03-10 17:03

计算系统概述核心知识图谱（考研专项版）

计算机系统核心知识图谱（考研专项版）计算机分类：细化对比与考点映射电子模拟vs数字计算机对比表（常考选择题）特性电子模拟计算机电子数字计算机信号类型连续物理量（电压/温度）离散数字信号（二进制）精度低（误差

王嘉俊925·2025-03-10 15:47

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

本文深入探讨了随机森林的理论基础，包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制，并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

html流程图

下面是一个使用纯HTML和CSS创建简单流程图的示例：效果图html开始步骤一步骤二分叉节点步骤三步骤四步骤5步骤6步骤7分叉节点css/*椭圆*/.ellipse{width:100px;height

软件技术NINI·2025-03-09 16:11

高速PCB设计(结构绘制)

单位转换误差需控制在0.1%以内，特殊要求需记录《项目设计沟通记录》。坐标原点设定：默认原点位于单板左下角延长线交点，需优先验证与结构图的匹配性。

四代目水门·2025-03-09 09:41

cv君独家视角 | AI内幕系列十四：【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)

2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤：代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理

cv君·2025-03-09 05:32

SVG 基础教程

目录一、SVG基础二、绘制图形2.1绘制矩形2.2绘制圆形2.3绘制椭圆2.4绘制多边形2.5绘制直线2.6绘制曲线2.7绘制路径2.8绘制文本三、SVG中的滤镜3.1SVG滤镜类型3.2SVG实现马赛克效果四

Amo Xiang·2025-03-08 19:55

电商行业门店管理软件架构设计与数据可视化实践

成本核算失真：行业调研表明，38%的企业存在物流费用分摊不合理问题，平均误差率达到14.7%。决策响应滞后：传统周报模式导致40%的库存调拨指令错过最佳执行窗口，

阿三0404·2025-03-08 06:28

鸿蒙HarmonyOS NEXT 应用开发-带笔锋手写板

效果图手写效果如下二、实现方法参考文章：支持笔锋效果的手写签字控件_android写字板如何兼容笔峰-CSDN博客安卓画笔笔锋的实现探索（一）-简书主要代码：核心思想在于通过插值，在两点之间逐渐绘制多个椭圆

liuhaikang2024·2025-03-08 04:49

HarmonyOS Next 自定义Scroll滑动指示器

有7种绘制类型，分别为Circle（圆形）、Ellipse（椭圆形）、Line（直线）、Polyline（折线）、Polygon（多边形）、Path（路径）、Rec

·2025-03-08 01:11

机器视觉3D线激光轮廓仪的精度为什么高

高稳定性：激光器输出功率和波长稳定，避免因光源波动导致的测量误差。短波长优势：部分激光采用短波长（如蓝光），可检测更微小的表面细节，提升分辨率。高分辨率传感器CMOS/CCD传感器

视觉人机器视觉·2025-03-07 20:09

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

下图是我们宠物收养中心申请的新培训集，所有的数据都是一样的，除了耳形特征有尖软之外还有椭圆形，所以这个特征仍然是一个分类值特征，但它可以有三个可能的值，而不仅仅是两个可能的值，这意味着当你在这

小卷心菜.·2025-03-07 16:23

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差

WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

[自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定

减少累积误差：避免多传感器数据因

simba丶小小程序猿·2025-03-06 19:15

Linux系统部署Dashy

Linux系统部署Dashy全流程指南本文将提供高度专业且易操作的部署方案，结合最新技术验证与实践经验，确保部署过程零误差。

·2025-03-06 18:03

BP神经网络计算过程：从数学原理到实践优化

引言：神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天（Goodfellowetal.,2016），误差反向传播（Backpropagation，BP）算法作为神经网络训练的基石，其数学优雅性和工程实用性完美统一

Acd_713·2025-03-06 13:58

机器学习—赵卫东阅读笔记（一）

——BP算法：作为一种监督学习算法，训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重，使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化，找到最佳结果。

走在考研路上·2025-03-06 10:29

TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别

一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。

AI街潜水的八角·2025-03-06 08:45

数据挖掘校招面经二

最小二乘法的目标是最小化误差平方和（即真实值y和预测值y^\hat{y}y^之间的差异）：误差平方和=

Y1nhl·2025-03-06 02:54

搜广推校招面经二十八

误差衡量方

Y1nhl·2025-03-06 01:15

苹果与小米破冰合作：iPhone 16e全面支持Find My网络，跨生态互通实现技术性突破

核心功能升级1.FindMy网络能力扩展iPhone16e搭载的FindMy3.0网络支持亚米级定位（误差<1米），且首次兼容第三方智能家居设备。

北京自在科技·2025-03-05 23:37

13-Halcon-- segment_contours_xld函数功能（用于将连续的亚像素轮廓（XLD）分割为直线段、圆弧或混合形状的局部片段）

基于轮廓局部曲率或拟合误差进行分割。输出结果为多个

搬码驿站·2025-03-05 15:27

数据库—ER模型概念设计

文章目录ER模型的概念如何画ER图ER图转换为关系数据库ER模型的概念实体画图时用方形表示属性用椭圆形表示关系用菱形表示主键（主码）在主属性下面画划线外键（外码）这里一般是用于一对多或者一对一有关系的时候将某个主属性作为另一方的外键时候要用到

竹等寒·2025-03-05 09:06

恒流驱动革新：ZCC6303凭实力替代SY7301

性能升级，稳定输出ZCC6303在恒流精度上实现重大突破，相较于SY7301，其输出电流波动更小，能精准控制在极小误差范围内。以LED照明应用为例，使用SY7301时，可能会因电流细微波动导致灯

HPT_Lt·2025-03-05 05:37

嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython

文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型（预测系统状态）2.观测模型（预测测量值）卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5

tt555555555555·2025-03-03 23:10

矩阵理论与应用：矩阵范数

例如，在数值线性代数中，矩阵范数用于评估算法的收敛性、误差估计和稳定性。在信号处理中，它可以用来评估信号的失真程度或者噪声的影响。1.

AI大模型应用之禅·2025-03-03 18:29

图像分类项目 2.28

今天的内容是图像分类项目一.图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。

不要不开心了·2025-03-03 15:07

反向传播（Backpropagation）直觉理解

神经网络的学习过程就像练习投篮：投篮→神经网络做出预测观察偏差（进没进）→计算误差调整投篮方式→调整神经网络的参数但问题是：你怎么知道该往哪个方向调整？你怎么知道该调

忍者算法·2025-03-03 07:32

[密码学实战]Java生成SM2根证书及用户证书

前言在国密算法体系中，SM2是基于椭圆曲线密码（ECC）的非对称加密算法，广泛应用于数字证书、签名验签等场景。

曼岛_·2025-03-02 23:00

从opencv-python入门opencv--GUI功能之绘图&鼠标与图像界面的交互

文章介绍二、opencv绘制直线、矩形、圆形1、cv.line()2、cv.circle()3、cv.rectangle()4、在图像上绘制直线、矩形和圆形5、cv.ellipse()（在空白画布上绘制椭圆

这是一个图像·2025-03-02 22:21

JS宏案例：多项式回归

其表达式如下所示：C：表示回归常数k：表示回归系数：表示误差系数n：多项式的阶数与线性回归相比，多项式回归能够拟合数据之间的非线性关系。这种方法的核心思想是，

jackispy·2025-03-02 16:07

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类将不同的图像，划分到不同的类别标签，实现最小的分类误差。

不要天天开心·2025-03-02 14:45

[密码学实战]Java实现国密（SM2）密钥协商详解：原理、代码与实践

国密算法是由中国国家密码管理局制定的商用密码标准，包括：SM2：椭圆曲线公钥密码算法（非对称加密/签名/密钥协商）SM3：密码杂凑算法（哈希）SM4：分组密码算法（对称加密）2.2密钥协商的意义在安全通信中

曼岛_·2025-03-02 11:53

高精度运算【加减乘除比较】

2️⃣浮点数误差：计算

NovakG_·2025-03-01 20:22

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（

星辰瑞云·2025-03-01 17:08

数学建模（6）——预测类模型目录

以下是一些常见的预测模型：1.回归模型线性回归（LinearRegression）：用于预测连续变量，通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。

Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

【ArcGIS Pro微课1000例】0061：创建大地测量要素（计算距离和方位）

文章目录一、大地测量要素描述1.大地要素的概念2.大地要素的类型二、ArcGISPro创建大地测量要素1.线2.圆3.椭圆4.换5.扇区一、大地测量要素描述1.大地要素的概念大地测量要素的测量值考虑了投影空间的固有变形

刘一哥GIS·2025-03-01 15:53

ecc椭圆加密算法c语言,ECC 椭圆曲线加密算法学习————ECDH与ECDSA

0x00前言之前学习了实数域上的椭圆曲线与有限域$\mathbb{F}_{p}$上的椭圆曲线。详细可以参考ECC椭圆加密算法学习————从实数域到有限域的椭圆曲线。

weixin_39927508·2025-03-01 11:56

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是一种衡量预测值与实际值之间平均差异的统计指标。它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。

IT古董·2025-03-01 08:58

【HTML】SVG标签的使用方式

2.基本形状SVG支持多种基本形状，如矩形、圆形、椭圆、线条和多边形

Vesper63·2025-02-28 23:52

推荐频道

椭圆误差