这是将圆拟合到平面上的数据点（由它们的 xy 坐标给出）的最快（虽然不是最准确）方法。 它返回圆心 (a,b) 和半径 R。它是由 I. Kasa 在 IEEE Trans 的文章“曲线拟合程序及其误差分析”中提出的。 研究所测量，卷。 25，第 8-14 页，（1976 年）。 Izhak Bucher 发布了此圆拟合的另一个版本（文件 5557）。

组态王6.55初级教程，适合入门者。组态王6.55为目前最新版本，7.0由于技术问题还没有实际面市。

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第十五届智能车比赛直立节能组硬件开源，比赛成绩31.109秒。 相比在实验室调试的成绩不是很理想，比赛前一天TPS61088出现问题，导致在比赛场地调试时浪费了大量调试时间，后来回到学校解决了这个问题。第二天略微适应了一下场地，能取得31秒的成绩其实也很满意了。 在这里将它开源，希望大家能够对它进行修改改进。

在 SIMULINK 中开发了一个简单的 FBMC 实现。 该模型基于 MATLAB 脚本“FBMC-vs-OFDM-modulation”帮助示例https://www.mathworks.com/help/comm/examples/fbmc-vs-ofdm-modulation.html 还上传了根据该帮助示例开发的修改后的 MATLAB 脚本，该脚本在 MATLAB 中模拟了 FBMC。 另一方面，SLX 文件在 SIMULINK 中模拟相同。

精通matlab求解微分方程组和相平面图

讲述了矩阵方程求解的定常迭代算法 - 经典(定常,不动点)迭代法: Jacobi/Gauss-Seidel,SOR,AOR等 - Krylov子空间迭代法: CG,MIRES,GMRES,BiCGStab等

实际系统往往由大量类型各异、彼此交互的组件构成.当前大多数工作将其建模为同质信息网络,并未对网络中不同类型的对象及链接加以区分.近年来,越来越多的研究者将这些互联数据建模为由不同类型节点和边构成的异质信息网络,并利用网络中全面的结构信息和丰富的语义信息进行更精准的知识发现.随着大数据时代的到来,异质信息网络自然融合异构多源数据的优势使其成为解决大数据多样性的重要途径.因此,异质信息网络分析迅速成为数据挖掘研究和产业应用的热点.本文对异质信息网络分析与应用进行了全面综述.除介绍异质信息网络领域的基本概念外,重点聚焦基于元路径的数据挖掘方法、异质信息网络的表示学习技术和实际应用三个方面的最新研究进

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