Attribute 图素属性 设置绘制图形的颜色、层别、线型、线宽、点的型式等属性及对各种类型图素的属性管理 Groups 群组设定 将多个图素定义为一群组 Mask 限定层...Cpts NBS 控制点 生成非均匀B样条曲线（NURBS）的控制点 Dynamic 动态绘点 沿着一个图素，使用选点设备，动态生成一系列点 Length 指定长度 沿着一个图素...、终点斜率 Curve 转成曲线 把多条头尾相接的曲线连接生成一条样条曲线 Blend 熔接 在二条曲线之间，光滑顺接一条样条曲线 ...生成二组相交曲面间的交线 Project 投影线 生成曲线在曲面上的投影线。...Point 点标注 标注点的X，Y，Z坐标值 Note 文字注解 例如 ABC Witness 延伸线 生成尺寸界线 Leader 引导线 生成一个单箭头引线
下图展示了一个回归树的树结构示例，其中每个节点都有其用于划分数据的阈值。 给定一组数据，输入值将通过相应的规格达到叶子节点。达到节点M的所有输入值可以用X的子集表示。...我们对这个问题的第一个预测是所有训练数据(y轴)的平均值(绿色水平线)。而两条红线是要创建的子节点的预测。...很明显这些平均值都不能很好地代表我们的数据，但它们的差异也是很明显的：主节点预测(绿线)得到所有训练数据的均值，我们将其分为2个子节点，这2个子节点有自己的预测(红线)。...它可以在数学上定义为 让我们看看这一步是如何工作的。 既然计算了阈值的SSR值，那么可以采用具有最小SSR值的阈值。...最后共享一下上面动图的代码： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation
因此，从计算全纯二次微分入手，我们可以自动生成神圣网格，奇异线的数目达到理论下界。 图4. 神圣网格。...由此，发展了不同的视觉算法。例如，目前基于深度学习的方法主要是基于第二种观点。如此，就自然产生如下的问题：给定光滑三维曲面嵌在三维欧式空间中，如何穷尽所有可能的轮廓线？如何将轮廓线分类，如何计算？...图6. 轮廓线（Contours）（DeCarlo et al. Siggraph 2003）....我们团队曾经系统地研究过CAD样条曲面的轮廓线问题，我们发现样条曲面的轮廓线在图像平面上是一条代数曲线，因此可以用符号计算方法求得。对于这条代数曲线的奇异点的分析，给出了轮廓线伦形突变的分类。...参数曲面到隐式曲面的转换等价于求解多元多项式理想的一组生成元，吴方法为此提供了强有力的理论和计算工具。
具体贡献如下： 提出了一个在线单目车道建图系统，包括车道跟踪和地图优化子系统，该系统可以直接输出由Catmull-Rom样条曲线表示的轻量级实例级车道地图，无需离线矢量化。...主要内容 本文所提出的单目车道建图系统的结构如图2所示。该系统使用单目摄像机和里程计（如VIO、LIO）作为输入，输出紧凑的车道标记地图，以样条曲线表示，无需先验导航地图或航空照片。 图2....该模块图描述了所提出的单目车道建图系统的整个流程。该系统分为两个部分：车道跟踪和地图优化。...，并结合里程计提供的姿态信息，最后根据关联结果更新姿态信息，在地图优化中，样条曲线首先从零开始进行初始化，或者根据新获得的检测结果对原始样条曲线进行扩展，最后应用增量优化框架iSAM2，将新的观测结果添加到地图中...【论文速读】AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM 【点云论文速读】StructSLAM:结构化线特征SLAM SLAM和AR综述 常用的3D深度相机 AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价
p=14854 一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属（通常是铅），可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点（称为结），然后将样条线压在特定的x，y点，然后弯曲以通过下一个点，依此类推。...平滑的程度由参数控制，通常在0和1之间的范围内。 为了说明，我们考虑由来自1910至2004年的小麦产量数据集 。 生成数据图，并叠加样条曲线平滑度。...在R中，可通过 supsmu 函数获得 超级平滑器。 为了说明这一点，考虑汽车数据。以下几行产生了 重量 与 MPG的关系图，并叠加了一条超平滑线。...该图显示如下： 带有面板的平滑算法 在使用点阵图形时，我们已经看到了 panel.lmline 的使用 ，它在点阵图的每个面板中显示最佳回归线。...首先，让我们看一幅具有最佳回归线平滑度的图，该图叠加在 每 棵树的年龄 与 周长图上 ： 要创建相同的图，但要使用 panel.loess 函数，可以使用以下代码： > xyplot(circumference
然而，由于无法利用组合结构，样条存在严重的维度灾难（COD）问题。另一方面，MLPs 由于特征学习，受 COD 的影响较小，但在低维度下精度不如样条，因为无法优化单变量函数。...由于要学习的所有函数都是单变量函数，我们可以将每个 1D 函数参数化为 B 样条曲线，其中的局部 B 样条基函数的可学习系数（见图 2.2 右侧）。...外部dofs（MLPs也具有但样条不具有）负责学习多个变量的组合结构。内部dofs（样条也具有但MLPs不具有）负责学习单变量函数。...下面列出了六个示例，并在图4.1中可视化它们的KANs。KANs能够揭示这些公式中存在的组合结构，并学习正确的单变量函数。 （a）乘法f（x，y）= xy。...对于数据科学应用于数学和理论物理数据集的摘要，可参见 [90, 91]，对于如何从这些领域的 ML 技术获得严格结果的想法，请参见 [92]。
m=2和m=3（红线和绿线）中弹性最高的样条曲线直接或近似地与观测到的数据点相交，但对于中等（m=4，蓝）或较小（m=5，橙）弹性的样条曲线却并非如此。...视觉N1和P3(同图2A中的AR)以及具有不同样条线灵活性(m=2-5; λ=10-5)的相应CSD地形图，使用根据每个地形图的数据范围调整的对称标尺。...这些单侧额中部的汇伴随着双侧顶中央区的源，也是在反应手的对侧半球更明显（参考位置94，大约CCP4，左手按键；位置43，大约CCP3，右手按键）。...一般认为，只要应用相同的脑电图参考（平均或连接乳突），无论其具体问题或缺点如何，手头上的数据都会得到同等对待，所有组和/或条件差异都可以归因于实验操作，如果设计巧妙，将保证对结果进行实际和准确的解释。...这些模拟复制了Nunez和Srinivasan(2006)报告的表面电位（图15AB，最大值约8-9cm）和使用高样条弹性的表面拉普拉斯估计（图15CD中的红线和绿线，m=2或m=3；最大值约2.5-3cm
H−1 是一组递增单调函数的参数族： 线性变换：这简化为线性混合模型（2 个参数） Beta 累积分布族重新调整（4 个参数） 具有 m 个节点的二次 I 样条的基（m+2 个参数） 可识别性 与任何潜在变量模型一样...例如，这里的 MMSE 是高度偏斜的： hist(MMSE) ---- R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状 01 02 03 04 在单变量情况下，可以考虑 Beta CDF...后拟合输出 估计的链接函数： 链接函数的置信区间可以通过蒙特卡罗方法获得： predict(ml_btapl) plt(Cl) 概括 该模型的摘要包括收敛性、拟合优度标准和估计参数。...标记的预测轨迹图 可以根据协变量分布计算标记的预测轨迹，然后绘制。...plt(mlep, 0.8) 拟合优度：预测与观察的关系图 可以根据时间绘制平均预测和观察结果。
一般在绘制阴影线或选取挖槽加工几何对象时常采用此方法来选取封闭的区域。...曲面→下一页→实体曲面→挤出：选取的串连可以不封闭，但系统自动连接串连的两个端点将串联封闭，但当串连仅为一条样条曲线时则必须为封闭的样条曲线，如果不封闭可以先打断→曲线变弧，分成很多小段圆弧。...设置为L时为线性（Linear）熔接，当曲面是非常平直的时候选用该选项；设置为P 时为抛物线（Parabolic）熔接，当曲面有较大的曲率的时候选用该选项；设置为C时为三次式曲 线（Cubic）熔接，当曲面有较大的曲率的时候选用该选项...手动串连方式：由于相邻的曲面片共用一条或多条曲面边界，在选取边界曲线串连时，其串连方向应与顺方向或交方向一致。...举升曲面是通过一组【断面外形】以拋物线熔接方式形成的平滑曲面， 外形可以由存在点、线、圆弧、曲线组成 差别是对三个或三个以上的断面外形做图时，直纹曲面会有折角， 也就是线性熔接方式和拋物线熔接方式的不同
联合标定：根据 LiDAR 和相机的观测数据，优化残差，完成内外参的联合标定。 图 2. 流程概述 初始化 初始化是整个标定过程的基础，涉及三个关键步骤：样条控制点初始化、相机内参初始化和外参初始化。...这些步骤确保了传感器数据的正确配准，并为后续的优化过程奠定了基础。 1) 样条控制点初始化 在初始化 IMU 的轨迹时，单独使用 IMU 测量值是不够可靠的，因为 B样条的二阶导数会引入错误。...然后使用superpoint和superglue将强度图与灰度图进行匹配，从而获得图像上的2D特征点以及世界坐标系中的3D点，如图5(c)所示。 图 5. a) 原始图像。...为了进一步验证本文算法对任意数量LiDAR的标定适用性，本文通过将四个LiDAR分成三组进行实验，以验证标定的一致性，这三组分别是前后LiDAR联合标定实验、左右LiDAR联合标定实验以及前后左右LiDAR...相机-相机外参标定实验 本文使用极线误差来衡量相机参数的准确性，计算两帧图像之间的基础矩阵，使用标定获得的内外参数。首先在两视角的图像中检测并匹配对应的特征点。
曲线这部分基本上就单讲了贝塞尔曲线 贝塞尔曲线（Bezier curves） 很早之前说过的这种矢量图是不会随着放大而失真的，像这种字体，就是用了逐段的三次贝塞尔曲线实现的 比方说有这四个控制点p0、p1...，即四个控制点 并且仿射变换前后画出的贝塞尔曲线是一样的 贝塞尔曲线不会超过控制点所形成的凸包，所谓凸包，就控制点能够框起来的范围 当控制点非常多的时候，贝塞尔曲线无法很好的描述这个变化的曲线 因此出现了逐段的贝塞尔曲线...，即将每四个点画一段贝塞尔曲线 但是这样每段之间会出现一个曲折，解决办法是让上一段在终点的切线和下一段在起点的切线大小相等方向相反 C0连续：函数值连续，即线连起来不断，C代表continuity C1...连续： 一阶导数连续 B-splines 这个样条Spline是非常复杂的东西，简单来说就是通过一组给定点并具有一定数量连续导数的连续曲线 这个B样条就是basis Spline的简称， 这个B样条是什么呢...对于一条曲线，我们不希望改变某个控制点就会影响到整一条曲线，即希望曲线具有局部性，我改动一个点就只会影响一部分，就像我们前面说的这个逐段的贝塞尔曲线，这就是一种B样条
H−1 是一组递增单调函数的参数族： 线性变换：这简化为线性混合模型（2 个参数） Beta 累积分布族重新调整（4 个参数） 具有 m 个节点的二次 I 样条的基（m+2 个参数） 可识别性 与任何潜在变量模型一样...例如，这里的 MMSE 是高度偏斜的： hist(MMSE) ---- 01 02 03 04 在单变量情况下，可以考虑 Beta CDF 或样条。...后拟合输出 估计的链接函数： 链接函数的置信区间可以通过蒙特卡罗方法获得： predict(ml_btapl) plt(Cl) 概括 该模型的摘要包括收敛性、拟合优度标准和估计参数。...标记的预测轨迹图 可以根据协变量分布计算标记的预测轨迹，然后绘制。...plt(mlep, 0.8) 拟合优度：预测与观察的关系图 可以根据时间绘制平均预测和观察结果。
本文中，我们给大家提供一个应用小技巧，即如何通过Mastercam与 Verisurf软件的综合应用，快速地在直线、圆弧或样条曲线上生成均匀间隔的CAD平面，且这些平面与"驱动曲线"（直线、样条线或圆弧...文中的所谓驱动线，我们可以理解为在某些Port（管道类零件）的中心线。 目标：生成垂直于驱动线（管道的中心线）的CAD平面。...一、生成直线、圆弧和样条曲线的垂直平面 1.首先介绍上文中提到的样条曲线如何生成 样条曲线可以是通过 Verisurf则量得出数据点，并生成CAD曲线，然后再通过Mastercam软件中的“转换 Nurbs...2.生成CAD样条线之后通过 Surface points- Curve to surface points命令，可以转换为空间点的形式。...平面创建出来并保存到当前激活状态中的CAD图层中。 二、测量结果 在本例中，我们可以在所生成的垂直平面中获得测量点，并从而经过实际测量获取平面分布的点云数据。
该图如图1（左）所示，可通过以下方式获得： 图1：在阈值（40.3 µgr / m3）以上的臭氧增加10个单位时，滞后效应（左）和总体效应（右）对死亡率的影响。...根据概念定义，可以使用两种不同的观点来读取图1中的左图：它表示在第t天以50.3 µgr / m3的臭氧进行单次暴露后，未来每一天的风险增加。...所示的图是通过以下方式获得的： R> plot(pred.temp, "contour") 参考点（此处为25℃）是crossbasis函数在crossbasis（）中中心的值。...下面给出了更全面的图，该图片通过以下方式获得： R> plot(pred.temp, "slices + ci.g , ltensity =20 colr(0))) 图3（左）显示了由plot（）和lines...在上面的示例中，我对样条线模型表现出了明显的偏爱。这种选择既基于对函数属性的了解，例如灵活性和稳定性，又基于给出图4所示结果的合理论据。但是，该结论是有问题的，而不是基于可靠的和一般的统计选择标准。
首先是直观地确定关系是线性的还是非线性的。最好用每个输入变量绘制输出变量的双变量图。...我们要做的第二件事是当我们无法准确地建模与线性参数的关系时，使用非线性回归而不是线性回归。 第二个重要问题是，如果我的数据在散点图上显示为非线性，我应该如何建模？...平滑样条线 我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。...事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。 平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。...我们可以 绘制结果曲面图 。
还要注意在最小(-4.4700e-001)和最大(5.8233e+006)系数之间有7个数量级的幅度差。将这个解作图，并把此图与原始数据及2阶曲线拟合相比较，结果如何呢？ ...中，原始数据标以'o'，2阶曲线拟合是虚线，10阶拟合是实线。...最常用的方法是用一个3阶多项式，即3次多项式，来对相继数据点之间的各段建模，每个3次多项式的头两个导数与该数据点相一致。这种类型的插值被称为3次样条或简称为样条。...因为插值是一个估计或猜测的过程，其意义在于，应用不同的估计规则导致不同的结果。 一个最常用的样条插值是对数据平滑。也就是，给定一组数据，使用样条插值在更细的间隔求值。...如要求在时间轴上有更细的分辨率，并使用样条插值，我们有一个更平滑、但不一定更精确地对温度的估计。尤其应注意，在数据点，样条解的斜率不突然改变。
图 1：上图中径向辐射的调谐曲线可视化了 InceptionV1 的四类曲线中的曲线神经元如何激活不同方向上的人工合成渲染的曲线。...图 21：同心曲线刺激示意图。 梳毛边可以检测从一条较大的线上垂直延伸出的几条线，这些延伸出来的线又可以检测曲线，从而成为一种曲线检测器。...通过从归因到输入，再到其中的样条节点的反向传播，我们可以「追踪曲线」，得到能够最好地拟合描述图像中的曲线的样条的函数。 图 28：样条参数化过程。...2、样条闭合性 图 29：即使曲线有明显的遮挡，我们的样条也可以追踪曲线。此外，我们还可以利用属性构造复杂的闭合规则。...例如，如果样条线与特定对象或纹理重叠，我们可以对其进行强烈的惩罚，从而抑制样条线将被这些特征遮挡的视觉曲线连接起来。
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