很适用的检测图像中的圆，并拟合，显示出圆心和半径很适用的检测图像中的圆，并拟合，显示出圆心和半径

一阶惯性加延迟环节的matlab曲线拟合，应用最小二乘法原理

这是用C#写的用最小二乘法完成的各种拟合函数，包括了多项式拟合，指数函数拟合，对数函数拟合，幂函数拟合。
本人菜鸟一枚，有错误的地方请多多指教。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

很好的帕德逼近程序，用于拟合计算，数值逼近，个人感觉很适用。

运用全光学方法研究了具有较弱磁晶各向异性的FePt薄膜中的超快磁化进动行为。
利用飞秒激光脉冲诱导产生磁化进动，基于时间分辨磁光克尔光谱方法测量其动力学过程，并通过拟合分析获得了进动频率与Gilbert阻尼因子的外场及激发能量依赖关系。
基于微磁学理论和实验条件推导的磁化进动频率表达式能够很好地解释进动频率的非线性外场依赖关系，而频率随激发能量缓慢增大源于更高的平衡温度。
分析表明本征磁阻尼因子比文献报道的L10-FePt薄膜的磁阻尼小得多，而无效磁阻尼随外场增大迅速减小源于磁不均匀性。
实验还发现提高激发脉冲能量可以减缓一致性磁化进动的能量耗散。

极端学习机的回归及分类，包括ELM的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测；
ELM的分类——鸢尾花品种识别

可进行半变异函数分析以及拟合，极度好用的软件！

可以最小二乘法拟合任意次数的曲线，绘制了原始折线和拟合曲线的对比图，有现成代码可供援用

在visualstudio上新建项目，将本程序添加到源文件目录下，直接运行即可，你可以用鼠标在改变控制点的位置观察探究bezier拟合出曲线的变化过程，还可以自行设置四个控制点，程序会自动拟合新的bezier曲线，你可以稍作改动用于车道线拟合，代码简约规整，有文字说明，写代码不易，分享更不易，师兄说20个积分，但是我不忍心那么贵。
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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。