本文通过一个曲线拟合问题，利用Ceres求导功能进行讲解。给出观测数据f(x) = emx + c + nw，其中m = 0.3, c = 0.1，噪声nw，误差函数e(x) = y - f(x)，并展示误差函数关于m和c的导数，构建Ceres::SizedCostFunction。最终，经过求解得到的估计值为m = 0.29, c = 0.13。"
100872390,6741002,SolrCloud搭建与使用详解,"['搜索引擎', '分布式系统', 'Solr', 'Zookeeper', '集群']
假设有一组观测数据 { x i , y i } \left\{x_i,y_i\right\} {
xi,yi}，由以下公式得到， n w n_w nw为噪声。
f ( x ) = e m x + c f(x) = e^{mx + c} f(x)=e
Ceres解析求导：一个曲线拟合的例子
假设有一组观测数据 { x i , y i } \left\{x_i,y_i\right\} {
xi,yi}，由以下公式得到， n w n_w nw为噪声。
f ( x ) = e m x + c f(x) = e^{mx + c} f(x)=e
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