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| 收录：KondeU 403189242 |
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2021-12-14 16:17:12
1.47MB
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ICP实施
此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。
该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下：
其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。
当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。
ICP的改进
二次抽样
一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一
2021-12-13 19:53:24
42.93MB
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TextObjects_1: 含方形和圆形粒子，可自主输入英文，控制粒子形态（大小/周期/相位/半径），含多种粒子效果（追随，游走等），以及根据音乐波形震动。
2021-12-13 14:46:23
106.18MB
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MIT技术大牛课程资料，非线性动态分析有限元方法，同时含有流固耦合、壳单元、波传播等新研究进展
2021-12-12 21:48:11
3.04MB
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官方离线安装包，亲测可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
2021-12-12 21:02:07
26KB
官方离线安装包，亲测可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装
2021-12-12 21:02:07
27KB
Multidimensional.Signal.Image.and.Video.Processing.and.Coding.2nd.Ed
2021-12-12 12:48:57
30.98MB
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高斯过程回归的直观教程
，女王大学的，加拿大金斯敦
笔记本可以在以下位置执行
笔记本的：
@misc{wang2020intuitive,
title={An Intuitive Tutorial to Gaussian Processes Regression},
author={Jie Wang},
year={2020},
eprint={2009.10862},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={stat.ML}
}
本教程的读者是想使用GP但又不适应GP的人。 在阅读完教科书《高斯机器学习过程》 [ ]的前两章后，我发生了这种情况。 由于难以理解该理论，因此GP的使用与使用它之间存在差距。 当我在线阅读教科书和观看教程视频时，我可以毫无困难地跟随大多数人。 内容对我来说很有意义。 但是，即
2021-12-12 11:01:33
32.01MB
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