输入是给出 x、y 和 z 范围的向量。 例如 x=1:100;y=40:70;z=80:250; 对缺乏描述表示歉意，但此提交是针对特定请求的。 它是从一个更大的程序中提取的。 % - BI 实体点云立方体函数 [P]=Cuboid(x,y,z) % - 为由点组成的实体长方体生成坐标 a=长度（x）；b=长度（y）；c=长度（z）； % 为了编码简单而分配% BI1。 查找所有 x 坐标xp = zeros（1，a * b * c）; % 预分配对于 nx=1:a 如果 nx==1,xp(1:c*b)=(repmat(x(nx),1,c*b)); else xp（（（（nx-1）* c * b）+1：nx * c * b）= repmat（x（nx），1，c * b）;结束结尾% BI2。 查找所有 y 坐标yp=zeros(1,b*c); % 预分配对于 ny=1:b 如果 n

RAW图坏点修复matlab代码，输入是Bayer格式。

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根据第二代非支配排序遗传算法（NSGA Ⅱ）的不足之处，提出了一种新的多目标遗传算法——非支配排序均匀遗传算法（NSUGA）。新算法采用了多父本多点交叉方式，同时将均匀设计的思想用于算法的交叉操作；新算法还对拥挤距离的计算过程和算法的终止条件进行了改进。通过两个多目标优化测试函数的仿真计算对比，显示NSUGA算法在求解精度、计算效率和避免算法陷于局部最优解方面均优于NSGA II算法。

一点心得 1 驱动信号的质量将直接影响CCD的输出信号质量，因此一定要用signaltap、示波器等工具反复确认驱动时序是否正确；同时如果图像质量不好，也要考虑是不是转移时序之间的相位关系不符合要求。 在编写程序的过程中，要考虑到常用的如“if else”语句带来的一定的延迟，这个延迟在边界处很容易影响程序运行的结果，一定要特别注意。

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拟线性有理配点法求解非线性奇异摄动问题，陈烨远，，本文提出一种使用拟线性有理配点法求解具有边界层在一端（左端或者右端）或具有内部过渡区域的两点边值问题的非线性奇异摄动问题

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贝叶斯matlab代码实例贝叶斯在线多元变化点检测算法 学生： Ilaria Lauzana 主管： ，何塞·梅迪纳（Jose Medina） 该存储库包含由Ilaria Lauzana，Nadia Figueroa和Jose Medina提出的贝叶斯在线多元变化点检测算法的实现。 我们提供3种实现： Matlab的 Python ros节点从流数据中检测变更点（online_changepoint_detector） 您可以在相应的文件夹中找到每个实现： 结构 . ├── README.md └── matlab ├── README.md │   └── code │   └── lightspeed └── python ├── python-univariate ├── README.md │   └── bayesian_changepoint_detection ├── python-multivariate └── online_changepoint_detector ├── CMakeLists.txt ├── package.xml └── scripts └──

计算从 a 点到 b 点的导航方位（相对于 0 度/北）。 a和b是经纬度对。