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一次和二次多项式的曲线拟合

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Linux第三次作业：逻辑卷LVM相关 作业内容：3、LVM逻辑卷（2块硬盘、vg的名字（database）PE大小为8M，lv的名字（datastore）格式化为ext4，挂载点/data） 虚拟机添加两块硬盘，重启虚拟机用lsblk命令查询： 2 .用pvcreate命令将sdb、sdc两块硬盘做成物理卷 用vgcreate命令将两个物理卷划分到database卷组中，指定PE大小为8M，用vgdisplay命令查看： 用lvcreate命令将database卷组创建逻辑卷，指定大下为30G，逻辑卷名字为datastore，用lvdisplay命令查看： 格式化datasto

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图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础，基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率，拥有更好的实用性，提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点，提出分配主方向的方法，利用DAISY算法建立描述符，得到特征点集后，使用RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除误匹配点对，最终估计仿射变换参数，利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明，算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果，匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间，算法在实用性上有较大优势。

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该算法在函数 f 的参数为 x 时确定函数 f，对于 x_L、x_C 和 x_R 的参数，函数的给定值分别为 f_L、f_C 和 f_R。