文章目录 0.引言 1.准备数据 2.三维离散点参数设置并绘图 3.拟合曲面参数设置并绘图 0.引言 在数据统计分析中,有时希望知道一个因变量在两个自变量变化情况下的变化情况,这时可以绘制散点图,观察基础情况,进一步可以拟合散点,得到拟合曲面,分析数据的变化趋势。本文对绘制三维离散点并拟合曲面方法进行总结并记录。 1.准备数据 (1)原始数据(存储于Ex
文章目录 0.引言 1.准备数据 2.频数分布参数设置并绘图 3.拟合曲线参数设置并绘图 0.引言 笔者研究的方向关于点云数据采集和建模算法,在对一个平面进行数据采集并建模后,需要实验结果进行精度分析,为了知道建模结果的点云集中于平面的程度,将建模结果与实际的平面的位置按水平方向进行作差,得到一系列误差点数据,对该数据进行频数统计,并进行曲线拟合,可以得到该数据
GTK渲染摄像头图像数据 1.GDK简介 绘图工具集(GDK,Graphics Drawing Kit)是在GTK+ 和特定操作系统的应用编程接口(API,Application Program Interface)之间的低级绘图制层—— Linux的API是Xlib。由于GTK和机器的API之间没有直接接口,移植GTK+就成为移植GLIB和GDK的问题。GDK提供像元的绘制能力以及低层的
古月居老师给的安装指令为 sudo apt-get install python 会出现如下情况,软件包python没有可安装候选 说明Ubuntu的版本相对较高,应该下载python3的解析器 sudo apt-get install python3 在终端输入,就可以成功
根据相机旋转矩阵求解三个轴的旋转角/欧拉角/姿态角 或 旋转矩阵与欧拉角(Euler Angles)之间的相互转换,以及python和C++代码实现 1 旋转矩阵转换为欧拉角(Euler Angles) 2 欧拉角转换为旋转矩阵 相机标定过程中,我们会得到一个3x3的旋转矩阵,下面是我们把旋转矩阵与欧拉角之间的相互转换: 1 旋转矩阵转换为欧拉角(Euler Angles) 1、
文章目录 0.引言 1.算法原理 2.算法实现 0.引言 在点云建模过程中,有时需要对扫描建模的点云进行标定,在实际使用中往往以地面做为参照平面,需要将扫描的三维空间点云进行拟合平面,以便纠正扫描结果。本文对三维空间离散点拟合平面算法进行总结,并给出几种编程语言下的算法实现代码。 1.算法原理 (1)最小二乘法 (2)平面方程拟合
记录一下对扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的理解。 参考《概率机器人》、《卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真》此篇之前所衔接的博客是《卡尔曼滤波》:https://www.guyuehome.com/43705 一、背景、原理 1.1 线性到非线性扩展 观测结果是状态的线性函数,并且下一状态是以前状态的线性函数,这两个假设对KF算法的正确性非常重
记录一下对卡尔曼滤波的理解。卡尔曼滤波(Kalman Filter),以下简称KF,是由Swerling(1958)和Kalman(1960)作为线性高斯系统(linear Gaussian system)中的预测和滤波技术而发明的,是用矩阵来定义的。KF实现了连续状态的置信度计算。它不适用于离散或混合状态空间。 参考《概率机器人》、《卡尔曼滤波原理及应用-MATLAB仿真》卡尔曼滤波属于是基于
文章目录 CaDDN代码调试-我的电脑 1、环境配置: 2、数据集准备 3、训练一个模型 CaDDN代码调试-云环境 1、数据集打包上传 2、环境配置 3、错误信息 成功运行 Tensorboard日志信息 可视化demo CaDDN代码调试之 docker环境的安装 CaDDN代码调试-我的电脑 CaDDN这一篇我给翻译了,
最近有人问了我一个C语言中使用指针时遇到的问题。下面是一个简化后的代码示例。 #include <stdio.h> int fix_var = 90; void update_ptr(int *a) { int* temp = a; a = &fix_var; printf("adress of temp: %d \n", tem
1.概述 所谓排序, 就是使一串记录, 按照其中的某个或某些关键字的大小, 递增或递减的排列起来的操作。 排序算法, 就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视, 尤其是在大量数据的处理方面。 一个优秀的算法可以节省大量的资源。 在各个领域中考虑到数据的各种限制和规范,要得到一个符合实际的优秀算法, 得经过大量的推理和分析。 排序算法稳定性: 假定在待排序的记录序
这个专栏名为《Numpy从入门到精通》,顾名思义,是记录自己学习numpy的学习过程,也方便自己之后复盘!为深度学习的进一步学习奠定基础!希望能给大家带来帮助,爱睡觉的咋祝您生活愉快! 这一篇介绍《Numpy从入门到精通——广播机制》 文章目录 一、np与math库比较 二、与单一元素进行运算 三、循环与向量运算比较 一、np与math库比较 使用过
这个专栏名为《Numpy从入门到精通》,顾名思义,是记录自己学习numpy的学习过程,也方便自己之后复盘!为深度学习的进一步学习奠定基础!希望能给大家带来帮助,爱睡觉的咋祝您生活愉快! 这一篇介绍《Numpy从入门到精通—— Numpy运算符|批处理》 在前面几次分享中,我们学习了Numpy的矩阵生成,数据读存、获取、广播机制等,这一次我们进一步学习Numpy的算数运算符以及批处理!
我的课程设计学习——动态LED动态显示屏设计 我的课程设计学习——动态LED动态显示屏设计 最近在做课程设计,选题为动态LED动态显示屏设计,要求使用logisim平台实现一开始本来啥都不会的,可是咱不会可以学呀,年轻最不缺的就是学习能力写这篇文章算是对自己学习的记录,后续的同学如果遇到相同的问题,也可以参考学习加油加油! 要求: (1)汉字编码、汉字字库 (2)图像
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起因 为了互通Linux系统和Windows系统的文件,以更好的实现文件管理和资源共享。 所以在查阅资料后,使用WinScp,WinSCP是一个Windows环境下使用SSH的开源图形化SFTP客户端。它的主要功能就是在本地与远程计算机间安全的复制文件。winscp也可以链接其他系统,比如linux系统。 首先在官网下下载最新版本,然后安装时一直下一步下一步,进入连接页面 输入Linu
这个专栏名为《Numpy从入门到精通》,顾名思义,是记录自己学习numpy的学习过程,也方便自己之后复盘!为深度学习的进一步学习奠定基础!希望能给大家带来帮助,爱睡觉的咋祝您生活愉快! 这一篇介绍《Numpy从入门到精通——节省内存|通用函数》 文章目录 一、节省内存 2.1使用X=X+Y与X+=Y的区别 2.2 X=X+Y与 X[:] = X+Y 二、通
大家好,我是杂烩君。 本次分享一些嵌入式软件的调试经验及一些有用的工具。 需要说明的是:这不是一篇大神教你如何成为大神的文章,因为我还不是大神;而是一名普通嵌入式软件工程师从毫无经验到略有经验的一点调试总结,都很基础。 我们常常说,软件三分写七分调。实际开发中,确实也是这样子的。我工作这几年了,对这体会也越来越深。每当需求一下来,我代码很快就可以写完,但是,调试需要花很多时间。 这里需要明
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