功能类似于csaps。 使用 Craven 和 Wahba 的广义交叉验证方法确定最佳平滑参数。 该函数返回平滑样条拟合的输出、平滑参数、估计的方差、估计的 95% 置信区间的大小以及最小化函数的值。 选择平滑参数的通用交叉验证方法应该比 csaps 的默认选择更稳健,并给出“更好”的答案。 它适用于不等距的数据。 代码没有优化。
2022-12-29 10:59:01 3KB matlab
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为了得到白光干涉颜色与样品厚度等物理量的对应关系, 研究了给定光程差条件下干涉色的标准计算机表示方法。基于CIE 1931 XYZ色度系统, 由已知的标准照明体相对光谱功率分布, 计算了迈克耳孙干涉仪白光干涉场中每一点的XYZ值, 处理了将其转换为红绿蓝(RGB)系统时出现的负值问题, 实现了颜色的连续性显示。给出了理想波面的白光等厚、等倾干涉图, 并采用真实干涉波面以及实际光源得到了仿真白光干涉图。该方法可以在已知光源光谱功率分布的情况下, 方便迅速地得到干涉场的干涉色分布, 从而为解决玻璃应力测量、薄膜厚度测量等问题提供了依据。
2022-12-29 00:04:05 3.13MB 光学测量 干涉色 三刺激值 迈克耳孙
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spark实验二的代码与报告 1.掌握Java Spark API开发Spark应用的方法;2.掌握分布式环境下Spark应用的部署运行;
2022-12-28 22:51:18 915KB 大数据 spark
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数源三街 NFT 是一款稳定、安全、合规、高效的数字藏品系统,适用于企业 / 品牌开展数字藏品平台开发、NFT 平台开发;主要包括数字藏品铸造、发行、空投、盲盒、合并、交易、分享、预售等相关功能开发。标准化产品,已对接 BSN、Polygon、以太坊等。快速交付。后端 Java 语言,稳定可靠。 演示地址:https://web.shuyuansanjie.com Github:https://github.com/3jink/3jink-nft Gitee:https://gitee.com/shuyuansanjie/nft
2022-12-28 21:30:39 3.97MB 数字藏品 nft 数源三街 数字藏品系统
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c语言中经常需要通过函数传递二维数组,有三种方法可以实现,如下: 方法一, 形参给出第二维的长度。 例如: #include void func(int n, char str[ ][5] ) { int i; for(i = 0; i < n; i++) printf("/nstr[%d] = %s/n", i, str[i]); } void main() { char* p[3]; char str[][5] = {"abc","def","ghi"}; func(3, str); } 方法二,形参声明为指向数组的指针。 例如: #include <s
2022-12-28 19:28:21 39KB c语言 c语言函数 str函数
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已全部调好数据运行完好
2022-12-28 15:25:50 47KB 三电平逆变器 dq解耦控制
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本文档详细阐述了跟Android移动设备以及OPENGL ES开发相关的基本解决方案,主要包括ES2.0基础知识、3D建模、纹理跟着色等开发内容, 解压密码:1
2022-12-28 12:18:21 46.92MB OpenGLES Android 3D
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1.本实验是模拟操作系统的磁盘寻道方式,运用磁盘访问顺序的不同来设计磁盘的调度算法。 2.实现的磁盘调度算法有FCFS,SSTF,SCAN,CSCAN和 NStepSCAN算法。 设定开始磁道号寻道范围,依据起始扫描磁道号和最大磁道号数,随机产生要进行寻道的磁道号序列。 3.选择磁盘调度算法,显示该算法的磁道访问顺序,计算出移动的磁道总数和平均寻道总数。 4.按算法的寻道效率进行排序,并对各算法的性能进行分析比较。 1.算法描述 1)FCFS算法实现思路:将vector内随机产生的数依次读出,相当于对于队列数据结构中的出队操作。 2)SSTF算法实现思路:在时间复杂度和空间复杂度上的综合考虑,我首先将vector内的数据进行排序,然后确定当前磁道号在有序数据中的位置,然后在该位置的左右找到离它最近的数,并将当前位置进行刷新。 3)SCAN算法实现思路:首先将vector内的数据进行排序,然后同样地确定当前磁道号在有序数据中的位置,然后在向内的方向上依次访问,访问完了之后,再输出初始位置向外的服务序列。 4)CSCAN算法实现思路:开始和前面的算法一样,也是先进行排序,定位,然后
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在Windows10系统上已无这个经典的游戏,想要玩就赶紧下载吧。操作说明在游戏里有。
2022-12-27 20:04:01 1.24MB 三维弹球 游戏
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这是本人跑Meshroom时自己拍摄的数据集,一共34张图片,也是原帖所使用的数据集。
2022-12-27 19:26:17 86.23MB 三维重建
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