使用MATLAB，对图像中牙齿的轮廓曲线进行多种拟合，并且分析出误差大小，再评价出各种方法的优劣。

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

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tawk.toiOS实用测试GitHub用户如果先前已加载数据，则该应用程序必须能够脱机工作。
该应用程序必须处理没有互联网的情况，并显示适当的UI指示器。
连接可用后，应用程序必须自动重试加载数据。
如果以前的启动有可用数据（保存在数据库中），则应首先显示该数据，然后（并行）从后端获取新数据。
用户清单Github上的用户列表可以从以下地址获得JSON格式。
该列表必须支持分页（滚动以加载更多内容），因为p参数是最后加载的User的整数ID。
第一批加载后必须动态确定页面大小。
在将数据作为最后一个列表项加载时，列表必须显示微调框。
每四个化身的颜色都应使其颜色反转。
如果存在为给定用户保存的注释信息，则列表项视图应具有注释图标。
用户列表必须是可搜索的-仅本地搜索；
在搜索模式下，没有分页;搜索时应使用用户名和注释（请参阅“个人资料”部分）字段；
应该使用精

木有ShaderX1和6，找不到啊，见谅由于csdn上传文件大小限制，故下载为百度网盘私密分享地址及密码，度娘现在的公开分享也很不靠谱，如果链接失效了麻烦评论下，我再重新弄

用C#实现的简单生命游戏使用WinForm作为界面，用方格表示一个生命，界面大小可以通过代码中的常量修改，界面绘制用GDI+。
欢迎提出修改意见。

该代码适用于任何大小的bmp图像的旋转，不过当前仅实现了bmp图像的90°旋转

基于广义的惠更斯-菲涅耳原理得到的部分相干电磁涡旋光束经光阑透镜聚焦后的传输方程,研究了聚焦场几何焦平面附近的光强分布和相干度分布。
结果表明,部分相干电磁涡旋光束的拓扑荷数、截断参数、归一化相干长度均会影响聚焦场的涡旋暗区域的大小和相干度分布,可以通过选择合适的参数值获得所需的涡旋暗区：涡旋暗区域的大小随着拓扑荷数和归一化相干长度的增大而增大,其涡旋亮环的最大强度的位置随着归一化相干长度和截断参数的减小而向光阑处移动。
此外,聚焦场的有效相干长度随着归一化相干长度和拓扑荷数的增加而减小;并且随着传输距离的增大,有效相干长度越大。

这是一个运动控制仿真程序，核心集成：1：DDA插补运动算法。
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通过滚动鼠标滚轮，您可以自由缩放视图大小，并支持实时路径跟随。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。