边界误差

边界误差的，在老版本的Mastercam9里其实挺关键的。尤其加工精度高的时候，边界线一旦显示不清，误差就容易放大。这个资源讲的内容还蛮直接的：先说了边界误差的定义，带你看看怎么显示边界线。页面不复杂，重点信息都放得比较靠前，挺省时间的。 和这个内容搭配的几个链接也值得一看。比如那个切削误差值，可以让你更清楚误差出现的原因；还有进刀向量设置，对边界控制也有。基本都是围绕Mastercam9加工中常见问题展开的，内容虽然老，但有些思路放现在也还挺有参考价值。 我建议你在调显示边界线的时候，注意图层的开关状态，多人容易忽略这点；还有就是别太依赖默认误差设置，实际操作中多试几组数据，能发现不少意外收

之前的confplot（由Michelle Giuliano提供）只能在一个置信水平上绘制单一实体的误差边界。现在，基于此思路，我扩展了该功能，使得边界的阴影能够根据一系列置信水平以分级方式变化。例如，当置信水平密集地分布在[0.01:0.5]时，边界看起来非常平滑。此外，您可以根据个人偏好选择任何颜色图，以获得多样化的视觉效果。

Matlab边界跟踪程序要求输入二值图像，通过处理输出边界点的坐标。

提供包含省名称、ID、边界经纬度的全国省级边界矢量数据。

中国地图的前端开发少不了个靠谱的省界数据。中国各省边界 geojson.json这个资源就挺实用的，结构清晰，用起来也顺手。适合做地图可视化，用在 ECharts 里效果也不错。 GeoJSON 格式的数据，直接拿来用，省了不少预的麻烦。你只需要用 echarts.registerMap 注册一下就能渲染出来。像省份级联、区域选中这类功能，都挺好操作的。 数据精度比较适中，边界线也不毛糙，不管你是做交互热力图，还是静态地图展示，这个都能应付。关键是用的人多，社区里能找到不少现成的例子。 想要更深入研究，还可以看看下面这些相关文章，像CN-border-L1 中国国界省界数据和ECharts 中

本项目基于ASME B89.4.19标准，评估激光球坐标测量系统性能，适用于距离和角度测量，以及光学畸变仿真（热霾）。通过考虑温度梯度，计算光线折射率引起的径向和横向误差，涉及多段光线路径、温度分布、垂直温度变化、波长、CO2浓度、大气压和湿度。每段需设定细分数以绘制射线曲线。

利用Matlab绘制数据的X和/或Y误差线，并支持两个轴的对数比例。

科学并非万能，它在探索世界奥秘的征途中，也会遇到各种困惑和边界。 一些科学理论在解释某些现象时显得力不从心，例如宇宙的起源、意识的本质等问题，依然是科学界悬而未决的谜题。 同时，科学研究也受到伦理和技术的限制。例如，基因编辑技术的应用引发了广泛的伦理争议，而对某些极端环境的探索则受限于技术水平。 科学的迷思与边界，提醒我们保持谦逊和敬畏之心，认识到人类认知的有限性，并不断探索新的可能性。

省级边界的 ShapeFile 数据，蛮适合做可视化和区域的，尤其你要画中国地图边界、做地图联动、或者空间叠加的时候，用起来顺手。这压缩包里主要就是一套 1:400 万的省级边界数据，清晰又不臃肿，拿来直接用在 GIS 项目里还挺省事。 压缩包里有一套叫bou2_4m的数据，估计你一眼就能看出是边界数据的主文件，基本会包含.shp、.shx、.dbf这些格式。ShapeFile这格式虽然老，但胜在通用，像QGIS、ArcGIS、甚至一些 Web 端地图库也能直接吃。 要注意哦，这套数据虽然是抽象出来的，但精度还不错，不适合拿去干测量这种高精度活，但做宏观规划、空间可视化都挺合适。比如你想看看某

计算美式期权价格，并绘制其执行边界。用for循环求出各个节点处的欧式看涨期权的价值，通过倒推的方法并考虑折现率来求出欧式看涨期权的精确值，所得矩阵EFX即为所求。比较每个节点处提前执行和不提前执行的价值，确定美式期权的内在价值，包括最后一列。通过增加节点数来绘制执行边界。