常见的三维数据格式有pcd,ply,stl.数据结构解释：1. ply,stl 用来表示三维网格数据，这种数据结构均包含两种要素，其一为顶点V(Vertices)，就是由三维模型中每个顶点的三维（x,y,z）坐标构成。表征三维模型的空间位置。其二为三角网格F(也称为面片Face), 就是对顶点V的下标（序号）进行组合，三个顶点构成一个三角网格，如下图为mesh网格的细节放大图示，表征三维模型的拓扑

用最小二乘法或线性回归来拟合直线

错误提示内容：近期在python导入numpy使用时，遇到了问题，如下：错误警告：___________________________________________INTEL MKL ERROR: 找不到指定的模块。 mkl_intel_thread.dll.Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll._...

在之前的博客"使用python来完成数据的线性拟合"当中，介绍了基于python,使用三种方法完成线性拟合的理论和代码实现。同样经常会碰到样本分布呈现非线性关系的情况，那么如何拟合出来呢？本文侧重对数据已经有建模，但是准确的关系需要得以确定的情况。如果想直接求出拟合系数，而不清楚原本模型的话，直接利用theta = np.polyfit(X, Y_noise, deg=4)得到y=a*x^4+b*

在使用了一段时间的cpu版本的tensorflow之后，出于对GPU版本的好奇和实际中想加速训练的探索。本人看了好多博客也配置了好多次，趟过的浑水可以说是极多了，对产生过启发的博客作者再次表示感谢。 第一步，我是在windows10系统上进行的工作。 第二步，要看你的NVIDIA英伟达显卡的硬件型号，这个可以通过“开始” “鼠标右键”进入“设备管理器”，通过查看“显示适配器”...

在之前的博客"使用python来完成数据的线性拟合"当中，介绍了基于python,使用三种方法完成线性拟合的理论和代码实现。同样经常会碰到样本分布呈现非线性关系的情况，那么如何拟合出来呢？本文侧重对数据已经有建模，但是准确的关系需要得以确定的情况。如果想直接求出拟合系数，而不清楚原本模型的话，直接利用theta = np.polyfit(X, Y_noise, deg=4)得到y=a*x^4+b*

用最小二乘法或线性回归来拟合直线