随机生成五百个点作为初始数据，根据RANSAC算法，对初始数据进行拟合，寻找一条最能表示这五百个点的贝赛尔曲线。
2024/10/2 7:57:51
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三次B样条全局拟合程序，送给需要的人！本书是按照《thenurbsbook》这本书上的P410的最小二乘法曲线逼近的拟合方法！本方法的特点是通过需要插值点序列的两个端点，而不一定通过其他的插值点。
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多元回归分析程序可以有多个因子，输出相关系数值，根据相关系数大小选择因子，建立和显示预报方程，并输出历史拟合数据列表和历史误差值，通过Chart控件绘制拟合曲线，可用于气象、水文统计预报
2024/9/28 6:58:22
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L-M优化算法和贝叶斯正则化算法训练BP网络matlab代码，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据
2024/9/26 7:37:43
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对嘌呤霉素在某项酶促反应中对反应速度和底物浓度之间的关系的影响的问题，根据实际可知符合底物浓度与反应速度的模型有两种，即Michaelis-Menten模型和指数增长模型。
对于Michaelis-Menten模型，例题中已经详细分析，不再详细讨论。
本论文旨在建立指数模型对实际数据进行拟合分析。
对于Michaelis-Menten模型，例题中已经详细分析，不再详细讨论。
本论文旨在建立指数模型对实际数据进行拟合分析。
2024/9/26 0:10:41
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在不同位置和激光辐照能量的条件下,采用传声器采集并提取了等离子体冲击波的压强值及其起始时间信息,分析了等离子体冲击波在空气中的传播规律，拟合得到了冲击波声压值与激光辐照能量的关系函数。
结果表明，激光等离子体冲击波以球面波形式在空气中进行传播，其声压值与激光辐照能量呈非线性的正相关关系。
结果表明，激光等离子体冲击波以球面波形式在空气中进行传播，其声压值与激光辐照能量呈非线性的正相关关系。
2024/9/18 15:24:36
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在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
2024/9/16 15:29:46
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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。
2024-04-09 15:03
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