球拟合点云

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴：NumPy驱动数据可视化

1.25视觉风暴：NumPy驱动数据可视化目录视觉风暴：NumPy驱动数据可视化百万级点云实时渲染优化CT医学影像三维重建实战交互式数据分析看板开发地理空间数据可视化进阶WebAssembly前端渲染融合
精通代码大仙·2025-02-01 06:51

方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现

它的理论依据是：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，即使用简单的正弦、余弦函数,可以拟合复杂函数。为什么要进行傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学工具，‌能够将时域信号转换为频域信号。
xrgs_shz·2025-01-31 20:54

CloudCompare 二次开发(37)——点云最近邻插值

目录一、概述二、代码集成三、结果展示一、概述  使用CloudCompare与PCL编程实现的点云最近邻插值。
点云侠·2025-01-31 19:45

计算多边形面积的PCL库

PointCloudLibrary（PCL）是一个强大的开源库，提供了许多用于点云处理的功能。在PCL中，我们可以使用一些函数来计算二维多边形的面积。
ZyqfCss·2025-01-31 19:43

PCL 计算多边形的面积【2025最新版】

一、算法原理1、概述  根据给定的多边形的点云计算多边形的面积Area=12∑
点云侠·2025-01-31 18:12

Cesium Cesium3DTile API 介绍

3DTiles是用于展示大规模城市建模、点云数据等3D数据的标准格式。而Cesium3DTile类正是代表这些数据集中的每一个单独的瓦片。理解这个类对于处理大规模3D数据的加载和展示非常重要。
WebGISer_白茶乌龙桃·2025-01-31 14:05

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
辞落山·2025-01-31 05:45

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差
纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性
AI量金术师·2025-01-30 20:38

图像-点云配准最新SOTA！CoFiI2P详细介绍！

添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群。1.笔者总结本文介绍了CoFiI2P，这是一种新颖的图像到点云（I2P）配准网络。
3Ｄ视觉工坊·2025-01-30 14:41

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型
MengWoods·2025-01-30 01:01

mayavi实例

它可以用于绘制三维图形、曲面、等值线和点云数据。它使用VTK后端进行绘图，并提供了一个类似于MATLAB的界面，使用户能够轻松地创建复杂的三维图形。
鄧寜·2025-01-29 23:19

云计算技术深度解析与代码使用案例

云计算技术特点云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效
我的运维人生·2025-01-29 17:19

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。
drebander·2025-01-29 11:24

决策树算法总结（上：ID3,C4.5决策树）

、数学知识2.1信息熵2.2条件熵:2.3信息增益三、ID3决策树3.1特征选择3.2算法思路3.3算法不足四、C4.5决策树算法4.1处理连续特征4.2C4.5决策树特征选取4.3处理缺失值4.4过拟合问题五
陈小虾·2025-01-29 10:18

深度转点云 点云着色

目录depthanything生成深度图，转点云着色点云转深度图depthanything生成深度图，转点云着色importnumpyasnpimportcv2importopen3daso3ddefdepth_to_point_cloud
AI算法网奇·2025-01-29 08:57

深度图转点云——从图像到三维场景

在计算机视觉领域中，深度图转点云是一项重要的任务，它能够将二维深度图像转换为三维点云表示。点云是一种由点构成的数据结构，可以直观地表示三维场景中的物体形状和空间布局。
MrybHtml·2025-01-29 08:56

使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合

1.引入必要的库首先，需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具，pandas和numpy则用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
Luzem0319·2025-01-29 08:26

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展
concisedistinct·2025-01-29 01:27

c++数据结构面试题

（5分）2、一球从100米高度自由落下，每次落地后，反弹回原高度的一半，再下落，编写程序，输入下落次数，便知此次下落后的反弹高度。（5分）3、有5个人坐在一起
c++代码诗人·2025-01-28 15:33

最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用  最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。
梦回楼~·2025-01-28 08:19

06-机器学习-数据预处理

数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标（如均值），降低模型泛化性重复数据两行记录完全相同导致模型过拟合
不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）
Echo-Nie·2025-01-28 07:14

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
灵封～·2025-01-28 06:07

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

pcl::transformPointCloud()用法及注意事项

cloud_out,constEigen::Matrix4f&transform)其中cloud_in,cloud_out的类型为pcl::PointCloud::Ptr或pcl::PointCloud::Ptr等点云类型
NOAHCHAN1987·2025-01-27 21:28

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。
没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

一、定义1.过拟合（Overfitting）过拟合是指模型在训练数据上表现非常好，但在测试数据或新的数据上表现很差的现象。模型过度地学习了训练数据中的细节和噪声，以至于它无法很好地泛化到未见过的数据。
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

使用HTML5 Canvas 实现呼吸粒子球动画效果的原理

今天，我们深入剖析一个基于HTML5Canvas的3D粒子动画——呼吸粒子球。通过详细解读其代码实现，我们将全面了解如何运用HTML5的强大功能构建出如此迷人的视觉效果。
软件工程师文艺·2025-01-27 08:35

0163__linux动态链接库导出函数控制

linux动态链接库导出函数控制-bitbit-博客园Linux下GCC编译共享库控制导出函数的方法-小侠猫猫球-博客园-fvisibility=default|internal|hidden|protected
*_潇_*·2025-01-26 18:19

机器学习day3

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data
ኈ ቼ ዽ·2025-01-26 12:39

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points
格图素书·2025-01-26 10:26

深入解析华为OD机试：开放日活动“取出尽量少的球”题解及C++、Java、JavaScript、Python详细实现

深入解析华为OD机试：开放日活动“取出尽量少的球”题解及C++、Java、JavaScript、Python详细实现在华为OD机试的算法考题中，字符串处理、动态规划、二分查找等算法问题都频繁出现。
m0_57781768·2025-01-26 09:13

【2024年华为OD机试】 (A卷,200分)- 开放日活动、取出尽量少的球（JavaScript&Java & Python&C/C++）

一、问题描述题目描述某部门开展FamilyDay开放日活动，其中有个从桶里取球的游戏，游戏规则如下：有N个容量一样的小桶等距排开。
妄北y·2025-01-26 08:09

OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云

在计算机视觉和图像处理中，噪声是一种常见的现象，可以对图像和点云数据产生不良影响。高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有正态分布的特点。
LpmShell·2025-01-26 04:33

浏览器中实现3D全景浏览

科普全景图共分为三种：①球面全景图利用一张全景图围成一个球，自身位置位于球体内。由于图片是矩形，所以最上和最下的缝合处很明显就能够看得出来。
snawy·2025-01-25 22:39

激光线扫相机无2D图像的标定方案

每个运动步长后，获取激光线的三维点云数据。参数优
hylreg·2025-01-25 21:03

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式
海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

2025-1-21-sklearn学习(43) 使用 scikit-learn 介绍机器学习 楼上阑干横斗柄，寒露人远鸡相应。

scikit-learn介绍机器学习43.1机器学习：问题设置43.2加载示例数据集43.3学习和预测43.4模型持久化43.4规定43.4.1类型转换43.4.2再次训练和更新参数43.4.3多分类与多标签拟合
汤姆和佩琦·2025-01-25 15:18

PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络，专门用于点云表示
我是瓦力·2025-01-25 12:59

清华大学提出Pointformer：基于Transformer的3D目标检测

Pointformer：用于3D点云的特征学习backbone，可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能，如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。
Amusi（CVer）·2025-01-25 11:52

origin软件有python好用吗_Origin 2021大大改进了与Python的交互

这些改进主要包括：新的originpro程序包，可使用Python语言轻松访问Origin对象和数据Python代码编辑器IDE现支持自动补完和调试功能可通过脚本或图形用户界面来安装和管理Python包设置列值，拟合函数和文本对象中使用
weixin_39922534·2025-01-25 09:02

线性回归——最小二乘法代数详细计算过程

Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。
在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝·2025-01-25 06:41

重建大师倾斜高斯泼溅技术（OPGS）重建出来的模型是什么格式？

重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产设计的集群并行处理软件，支持卫星影像、航空影像、倾斜影像和激光点云多源数据输入建模，可完成超大规模数据的空三解算、自动三维建模，输出高精度彩色网格模型。
大势智慧·2025-01-23 04:19

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

基础算法常见面试篇1.1过拟合和欠拟合常见面试篇一、过拟合和欠拟合是什么？二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？
·2025-01-22 20:09

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風落·2025-01-22 10:25

3d高斯泼溅学习

椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状：协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵)，要大多数都能表达实体的位置，实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数：代表球面上不同位置的值基函数，拟合颜色和形状
便携与感知组，研ing·2025-01-22 05:14

球球大作战Python单机版本

球球大作战是一个多人在线游戏，玩家需要控制一个小球，通过吞食地图上的小点来增加自己的体积，同时避免被其他更大的球体吞噬。下面是一个简化版的球球大作战游戏，使用Python语言和pygame库来实现。
酷码编程接单空间·2025-01-21 18:47

大模型介绍

由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型，可以达到数百万甚至数十亿个参数。
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应，导致了过拟合或欠拟合的问题。
chian-ocean·2025-01-20 19:51
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