在MatLab/Python中通过优化多个变量来缩小两个图形之间的差异？
假设‘h’是x，y，z和t的函数，它给我们提供了一条图形线(t，h)(模拟)。同时，我们还观察到了曲线图(h对t的观测值)。如何通过优化x、y和z的值来减小观测(t，h)和模拟(t，h)图之间的差异？我想要更改模拟图形，使其越来越接近于在MATLAB/Python中观察到的图形。在文献中，我读到有人用拉文伯格-马夸特算法做过同样的事情，但不知道怎么做？ 推荐答案 您实际上是在尝试匹配参
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使用iBeacons在Android中进行三边测量
我们想使用iBeacons实施某种室内位置确定. 这篇文章看起来真的很有趣，其中作者实现了Non -线性最小二乘三角剖分，使用Eigen C ++库和Levenberg Marquardt算法.由于Eigen是用C ++编写的，因此我尝试使用JNI和Android NDK来使用它，但是它抛出所以，我的问题是: 有人曾经使用 Android中的信标? 您认为使用Eigen + JNI +
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