NCL作为一门气象专业语言，自带了很多气象届常用的算法和命令，比如各种强大的插值函数。
读到这篇小文的朋友：新年好！今天我们将在本文中简单探索一个结合Wolfram语言的神经网络与B样条功能的有趣问题。
这里唯一的问题是权重Δold是未知β的函数。但是实际上，如果我们继续迭代，我们应该能够解决它：给定β，我们得到了权重，并且有了权重，我们可以使用加权的OLS来获取更新的β。这就是迭代最小二乘的想法。
这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即可。
最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
电力负荷预测是电网规划的基础，其水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。为了准确预测电力负荷，有必要进行建模。本文在R语言中使用分位数回归、GAM样条曲线、指数平滑和SARIMA模型对电力负荷时间序列预测并比较。
这一章介绍了曲线的表示, 用到了比较多的数学. 前半部分主要是介绍了曲线的性质和表示方式, 并介绍了多项式插值曲线, 后半部分主要介绍了包括贝塞尔曲线和B样条曲线在内的拟合曲线. 样条曲线的内容在样条曲线曲面有过一些简单的介绍, 这一章没有介绍曲面部分, 但是在曲线部分则进行了更加详细的介绍, 我也对这部分有了更好的理解.
每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同因素。
大家好，我是第二次参加LiveVideoStack举办的活动，第一次参加的时候我准备了两部分内容：程序化和流行的VR、AR。当时出品人陆老师（陆其明）谈到单纯地讲程序化太偏，可能整体效果不好，于是我临时改换了演讲主题，讲另外一个也就是VR、AR的案例。但是在参会时有人向我反映，在这种纯粹的讲代码讲技术的特殊行业，只讲例子反而不如今天讲的这个，所以我的思想发生了变化。这次来分享，我就迫不及待的把之前准备的东西拿出来，今天的内容也比较适合，短小精悍。我会与大家分享几个小例子和编码中一些小的技巧，而最近火热的区块链播放器，AI增强的另外一些编码器主题可能太大，需要更多的时间与大家讨论。我认为这些话题有可能在今年10月份有可能有结果，现在定论为时尚早。程序开发就是如此，等到大家出结果的时候，可能风口已经过去，大家也已经不追了，这是一种趋势。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
散点图（scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart ）是科研绘图中最常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。
最近我们被客户要求撰写关于潜类别混合效应模型（LCMM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Scipy 提供了强大的插值和拟合工具，用于处理数据之间的关系。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的高级插值和拟合方法，并通过实例演示如何应用这些工具。
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
c 转化为可编辑对象(塌陷)：去除当前对象特殊属性，转化为普通对象，例如支持缩放，支持点线面操作等
最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
前面用了2篇推文，帮大家梳理了从线性拟合到非线性拟合的常用方法，包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归，以及它们之间的区别和联系，详情请看：
虽然这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资减少5105？
作为回归家族的一个扩展，广义加性模型(GAMs)是最强大的模型之一，可以为任何回归问题建模!!
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
自动驾驶运动规划(Motion Planning)是无人驾驶汽车的核心模块之一，它的主要任务之一就是如何生成舒适的、碰撞避免的行驶路径和舒适的运动速度。生成行驶路径最经典方法之一就是是Sampling-Based Planner算法；基于采样的规划器可以规划出可行的轨迹，但这种轨迹往往是折线，为了保证车辆行驶过程中给乘客良好舒适的体验，需要对规划的轨迹进行平滑。Cubic Spline就是一种常用的插值平滑算法，通过一系列的控制点得到一条连续平滑的轨迹。
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。
求值器能够描述任何角度的多项式或有理多项式样条或表面，包括B-样条，NURBS(非均匀有理B-样条)表面，Bezier曲线和表面，以及Hermite样条。由于求值器只提供了对曲线或表面底层描述，需要使用更高层次的NURBS接口来生成B样条曲面。 OpenGL提供了NURBS接口，该接口封装了大量代码，不仅包含渲染功能，也提供了修剪曲面等额外功能，NURBS函数使用平面多边形进行渲染。B样条曲面包含非均匀有理B-样条，另外Bezier的缺点是增加很多控制点时曲线变得不可控，而B样条曲面调整4个控制点可以得到较好的效果。 NURBS接口生成B样条曲面的过程如下。 (1)生成控制点和创建NURBS对象：
当线性假设无法满足时，可以考虑使用其他方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
插值就是在已知数据之间计算估计值的过程，是一种实用的数值方法，是函数逼近的重要方法。在信号处理和图形分析中，插值运算的应用较为广泛，MATLAB提供了多种插值函数，可以满足不同的需求。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
根据已有的车祸数据信息，计算严重车祸发生率最高和最低的地区；并对车祸发生严重程度进行因素分析，判断哪些外界环境变量会影响车祸严重程度，分别有怎样的影响。
Scipy 提供了丰富的插值和拟合工具，用于处理实验数据、平滑曲线、构建插值函数等。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的插值和拟合功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
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
尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响，电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的，往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁，以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷，以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理，并举例说明了常见参考模式（鼻子、连接乳突、平均）和用于频繁测量的EEG频谱（theta， alpha）以及标准ERP成分（如N1或P3）的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为，这些局限不仅是没有根据的，而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
在站酷关于C4D的样条约束文字设计教程自己注到的共有三篇， 设计文章写的都非常细致，效果也都是各有长的，有很多学习点 然后最近本人也在国外设计B站看到了几位国外大神的同类设计， 发现还可以更加进化一些，于是乎就有了今天的文章咯……
1．灰度等级为256级，分辨率为2048*1024的显示器，至少需要的帧缓存容量为（ ）
Maya 3D 动画软件在高度可扩展的制作平台上为 3D 计算机动画、建模、模拟、渲染和合成提供了全面的创意功能集。Maya 拥有下一代显示技术、加速建模工作流程和用于处理复杂数据的工具。
所谓C语言编译器，就是把编程得到的文件，比如.c,.h的文件，进行读取，并对内容进行分析，按照C语言的规则，将其转换成cpu可以执行的二进制文件。
作者：李彦锋，腾讯 IEG 运营开发工程师 一直想写一篇关于C语言的文章，里面包含C语言的发展史、创始人等相关事迹。但是却迟迟未写，主要原因是因为：在我看来，这个语言太过于伟大、耀眼。作为一个仅仅使用过C语言的普通开发来说，完全没资格去写。但是，最近在看过一篇丹尼斯.里奇写的《C语言发展史》之后，坚定了我写这篇文章的决心。不是歌功颂德，仅仅是以一种客观的视角去欣赏。 1. C语言发展史 任何一种新事物的出现都不是来自于偶然，而是时代所驱使的必然结果。 1.1 C语言有多伟大 如果你问我：C语言有多伟大
最近科技圈的一位男神的新闻，引起了小E的注意。 丹尼斯·里奇当年因为没交装订费被尘封的博士毕业论文，最近终于重见天日。 C语言之父竟然不交装订费？这就是大牛的反差萌吗？爱了爱了。 不过同时，C语言这个陌生而又熟悉的词汇又重新映入小E眼帘。 相信大多数人学编程的第一门语言，就是C语言。而随着技术栈的转移，曾经的CMD小白也变成了大菜鸡大牛。 那不如小E就带大家回忆一下，那年的C语言和那年的我们。 什么是C语言 C是一种通用的编程语言，广泛用于系统软件与应用软件的开发。于1969年至1973
本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasparrini [2014]中有更详细的描述 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ） 。
文章：Ctrl-VIO: Continuous-Time Visual-Inertial Odometry for Rolling Shutter Cameras
本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联。
本系列文章将会以通俗易懂的对话方式进行教学，对话中将涵盖了新手在学习中的一般问题。此系列将会持续更新，包括别的语言以及实战都将使用对话的方式进行教学，基础编程语言教学适用于零基础小白，之后实战课程也将会逐步更新。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9024 http://mpvideo.qpic.cn/0b78byaawaaazealqhylxrqvadwdbmhaacya.f10002.mp4
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