代码编织梦想

测试数据

Open3D算法测试数据.rar

一、读写显示

二、KD树与八叉树

三、点云特征

四、点云滤波

五、点云配准

六、点云分割拟合

七、mesh操作

八、三维重建

九、可视化

十、RGBD

Open3D—— RGBD图像
Open3D——RGBD图像集成
Open3D 纹理贴图(颜色映射)
Open3D 深度图像与彩色图像生成点云(用法总结)

十一、python

博文中所用测试数据:Open3D算法测试数据.rar

十二、基础操作

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sklearn自学指南(part34)--K-means-爱代码爱编程

学习笔记,仅供参考,有错必究 文章目录 聚类 聚类方法概述 K-means Low-level parallelism Mini Batch K-Means 聚类 未标记数据的聚类可以通过模块sklearn.c

吴恩达机器学习课程笔记-爱代码爱编程

吴恩达机器学习 几乎每一个和我讨论过的人都同意,人生的最糟糕时期是在11岁到14岁。——《黑客与画家》 学习资料 课程 b站[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程 Coursera机器学习 Coursera深度学习 主成分数据选择那里有一节课没有字幕,建议移步Coursera 黄海广笔记 Coursera深度学习教程中文笔

机器学习---k近邻模型-爱代码爱编程

机器学习—k近邻模型 1.通俗解释: K近邻模型用来处理根据特征预测类别的分类问题。它实现的方式很直接也很简单:假设有一定量的训练数据,这些数据是已经知道类别的。对于新来的样本,在特征空间中找到距离它最近的k 个训练样本,并找到这k个样本里所属最多的是那个类别,将该类别作为新来样本的预测结果。 2.任务类型: k近邻模型处理的任务类型主要是有监督的

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1.监督学习(supervised learning):在有标记样本上建立机器学习模型 数据有标签、一般为回归或分类等任务 监督学习三要素:标注数据 => 学习模型 => 损失函数 即:标识类别信息的数据=> 如何学习得到映射模型 => 如何对学习结果进行度量(预测值与真实值的差值) 分类和回归的区别: 分类:要预测的目标函数是

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MATLAB学习笔记(四)——三维绘图-爱代码爱编程

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基于OneNET View 3.0 的可视化数据监测系统——制作说明 功能说明 本系统通过维特的九轴姿态传感器WT901C和GPS卫星定位模块获取被测物体的经纬度、高度、速度、加速度、磁场等数据,通过串口2将所得数据传输给STM32单片机进行数据整合,再利用STM32单片机的串口1将所整合到的数据通过维特智能4G无线透传模块Cat.1(模块核心是合宙的

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