Ceres Solver官方教程学习笔记（4）——曲线拟合
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本节主要参考了Ceres官方指南的翻译版本
最小二乘法旨在通过对给定的数据集进行曲线拟合来实现数据的最佳逼近。本节将详细介绍曲线拟合的基本概念及其应用方法。采用由该公式生成的数据采样点，并在这些采样点中加入了均值为零、标准差为0.2的高斯噪声干扰。为了更好地分析这些含有噪声的数据特征，在实验过程中将它们存储在名为data的一维数组中。通过下面所使用的包含未知参数的模型来进行拟合分析：
同样的情况下，请考虑构建了一个用于计算残差的结构体单位，并特别指出，在每一个采样点处都必须进行一次完整的残差计算步骤
struct ExponentialResidual {
ExponentialResidual(double x, double y)
: x_(x), y_(y) {}
//结构体的构造函数。把x赋值给x_，把y赋值给y_。也就是说在建立一个对象的时候x_和y_是赋完值的。
template <typename T>
bool operator()(const T* const m, const T* const c, T* residual) const {
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