激光雷达点云多条车道线检测及拟合，包含一个深度学习模型的车道线检测（分为cuda版本及C++版本），并且提供了模型权重及测试pcd；一个是点云传统算法的车道线检测。

在文件夹中找到2个dat文件，每个文件对应一个光斑的PSF数据，是128×128大小的矩阵，数值为PSF值 任务，在 Matlabl中： (1)对于每一个PSF文件，读入Matlab，将它以图片的形式显示出来 (2)绘制PSF的三维形状(例如使用mesh函数) (3)计算原始PSF数据光斑的质心像素坐标位置(即x=?,y=?) (4)以质心位置为圆心，绘制一个圆，使得圆内部刚好包含90%的能量求出圆的半径(单位是像素) (5)使用多项式对原始PSF数据进行拟合，拟合时和y对应像素坐标，对应PSF数值。最终给出拟合系数和二维的误差分布图，其中：误差=拟合值-实际值 关于该资源的说明，可参考： https://editor.csdn.net/md/?articleId=125568357

FitChiTool 为 fitChiSquare 函数提供了一个类似于曲线拟合工具箱的接口。 这允许您在线性或非线性模型上已知测量误差时使用卡方执行拟合。 它允许您对多个独立（多于一个 x）变量执行拟合。 如果测量误差未知，则执行非线性最小二乘拟合（卡方等于 1）。 要开始使用 FitChiTool，请运行包含的 HTML 文档中的教程（或运行 FitChiToolExample）。

matlab非线性函数拟合与实验报告（不使用工具箱）供新手参考使用的matlab代码，内含m文件与实验报告一份。

B样条曲线曲面拟合代码 给出坐标点，绘制控制点，绘制曲面

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

三种方式实现曲线拟合

ssdtools ssdtools是一个R软件包，用于绘制和拟合物种敏感度分布（SSD）。 SSD是累积概率分布，适合于不同物种的毒性浓度，如Posthuma等人所述。 （2001）。 ssdtools软件包使用最大似然来拟合分布，例如对数正态，伽马，对数逻辑，对数古姆贝尔，Gompertz和Weibull。 用户还可以提供自定义发行版。 可以使用信息标准对多个分布进行平均。 通过参数自举产生危害浓度和比例的置信区间。 安装 要从安装最新版本 install.packages( " ssdtools " ) 要安装最新的开发版本： install.packages( " remotes " ) remotes :: install_github( " bcgov/ssdtools " ) 介绍 ssdtools提供了包括硼在内的多种化学物质的数据集。 library( ssdto

构建一个二阶多项式：x^2 – 4x + 3 多项式求解 >>> p = np.poly1d([1,-4,3]) #二阶多项式系数 >>> p(0) #自变量为0时多项式的值 3 >>> p.roots #多项式的根 array([3., 1.]) >>> p(p.roots) #多项式根处的值 array([0., 0.]) >>> p.order #多项式的阶数 2 >>> p.coeffs #多项式的系数 array([ 1, -4,

最小二乘B样条曲线和曲面拟合的渐进和迭代逼近