在本文中，我们将讨论在Windows 10计算机上安装Python的最佳方法，包括每种方法的分步指南。...方法 1：使用 Microsoft Store 安装 Python 在Windows 10计算机上安装Python的第一种方法是通过Microsoft Store。...打开Microsoft Store后，在搜索栏中键入“Python”，然后按Enter键。 单击搜索结果中的“Python”应用程序，然后单击“获取”按钮开始安装过程。 按照屏幕上的说明完成安装。...方法 2：使用 Python 网站安装 Python 在Windows 10计算机上安装Python的另一种方法是使用Python网站。...每种方法都有自己的优缺点，最适合您的方法将取决于您的特定需求和偏好。 按照本文中概述的步骤，您可以轻松有效地在 Windows 10 计算机上安装 Python。
Embedding生成的方法 embedding的生成有如下这几类方法，下面会逐类进行介绍 4.1 矩阵分解 矩阵分解，是推荐系统方法的一种常见方法，也可以看做是一种原始的embedding。...4.2.1 word2vec word2vec是embedding方法经典中的经典。在深度模型的加持下，各种embedding层出不穷。...典型的方法有elmo、gpt、bert。其中bert特别出色的，在许多nlp任务中取得优秀的效果，对bert的借用、改进，衍生出各种各样的方法。但是bert参数多，模型大，在轻量级业务可能有些过重。...4.6 Embedding生成方法优缺点比较 矩阵分解：只是使用用户对物品的点击数据，没有side info等数据。适合于小规模数据，在小型推荐系统可以尝试。...5.5 Embedding排序与特征工程 [image.png] [image.png] 在特征工程中，对于离散值，连续值，多值大致有以下几种 embedding 的方法。
《程序员的数学 3:线性代数》配套代码使用的说明补充 在随书下载的说明网页中，简单交代了配套代码的使用方法。有读者反馈说，对“配 置好 Ruby 和 Gnuplot 环境”不太明白。...这里确实有点抱歉，原作者可能默认是 Linux（或 者 Mac OS）系统的。对其他情况，这里稍加说明。 另注：运行结果中，只通过蓝色网格和紫色剪头的变化，就可以直观的“看”到线性 变换。...这 时，最简单的办法是用 Homebrew （http://brew.sh/index_zh-cn.html）等包管理软件进 行 Ruby 的升级和 Gnuplot 的安装。...安装 Homebrew 之后，在终端中执行 brew update brew install ruby 即可更新到最新的 Ruby。...在使用本书代码时，只需要按照书中附录提供的命令行，在终端中运行即可。特别要 注意，下载的 rb 文件需要在你的终端的当前目录之下。最后附上译者电脑上的运行效果。
： λ ，其中 λ 表示无标签损失的权重，官方开源代码中其设为1。...，无标签数据的伪标签的准确性随着 τ 的增加而增加（下图（a）， τ 时达到最佳），而将参数 （Temperature）引入FixMatch非但不会获得更好的性能（下图（b）），还会增加调参成本。...另外，在Mean-Teacher、MixMatch等SSL算法中，在训练期间会增加无标签损失项的权重（ λ ）。...论文还研究了弱增强和强增强的不同组合对伪标签生成的影响： 当将预测伪标签的弱增强替换为强增强时，实验发现模型在训练早期就出现了分歧； 相反，当用无增强替换弱增强时，该模型会过度拟合无标签数据； 使用弱增强代替原先的强增强时...下表为五折交叉验证得出的FixMatch及其baselines在CIFAR-10数据集上的错误率： 模型预测 CIFAR-10数据集在飞桨复现版本的精度如下： 结论 在半监督学习算法日益复杂的发展中
最佳开源绘图应用程序 本文跳过像 LibreOffice 这样的生产力套装。它们可以让您在文档和幻灯片中添加图形和绘图，但它们在功能方面非常基础。 另请注意，这不是排名列表。...主要是用python写的；因此，如果您对这种编程语言有一定的了解，那么 Matplotlib 可能是您开始绘制数据草图的最佳选择。...GnuPlot GnuPlot是一个命令驱动的绘图程序，它接受特殊单词或字母形式的命令来执行任务。它可用于以多种不同风格和多种不同输出格式操作二维和三维的函数和数据点。...一个特殊的特性是 Gnuplot 还可以用作脚本语言来自动生成绘图。 如果您想在开始之前了解更多信息，可以参考我们的文档。 3. Octave GNU Octave不仅仅是一个绘图工具。...我建议您了解这些绘图工具中的每一个，并选择最适合您的任务和需要的工具。 您是否使用过此列表中的工具之一？你最喜欢的绘图开源工具是什么？请在下面的评论中告诉我们。
这个玩意儿大家都认识吧不多啰嗦了 这里y轴跟canvas是逆向的，这是一个右手坐标系 网格、多边形和顶点 网格(Mesh)是绘制3D图形的一种方法，它是由一个或多个多边形组成的物体，每个顶点的坐标...变换是不需要遍历每个顶点就可以移动网格的操作，需要由矩阵(matrix)来操作。 类似介种： ? 相机、透视、视口和投影 我们生活在三维世界中，但是用眼睛只能看到二维的图像。...(作者抱着《线性代数》一顿狂翻......) 到这里有没有发现一个问题？就是向量和坐标的表示方法是一样的 ? 。于是这里引入齐次坐标(w)来区分，w=0，则表示向量，否则表示点。...注：上述仿射变换均是用对应的仿射矩阵 左乘 齐次坐标得到结果 好了，讲了半天这个那个矩阵的，《线性代数》已经被学渣作者翻烂，不知道各位看官是什么感觉(学霸：so easy！)...最后用几何体跟材质生成网格，并倾斜一个小角度方便我们瞅着它 ? 把网格添加到场景中 ? 这样“辟地”就弄好了 ? 是不是感觉跟平常看到的不太一样？ 对啊卧槽云呢？咱们的星球那么漂亮，要有云哇！
这个玩意儿大家都认识吧不多啰嗦了 这里y轴跟canvas是逆向的，这是一个右手坐标系 网格、多边形和顶点 网格(Mesh)是绘制3D图形的一种方法，它是由一个或多个多边形组成的物体，每个顶点的坐标...变换是不需要遍历每个顶点就可以移动网格的操作，需要由矩阵(matrix)来操作。 类似介种： ? 相机、透视、视口和投影 我们生活在三维世界中，但是用眼睛只能看到二维的图像。...(作者抱着《线性代数》一顿狂翻......) 到这里有没有发现一个问题？就是向量和坐标的表示方法是一样的。于是这里引入齐次坐标(w)来区分，w=0，则表示向量，否则表示点。...注：上述仿射变换均是用对应的仿射矩阵 左乘 齐次坐标得到结果 好了，讲了半天这个那个矩阵的，《线性代数》已经被学渣作者翻烂，不知道各位看官是什么感觉(学霸：so easy！)...最后用几何体跟材质生成网格，并倾斜一个小角度方便我们瞅着它 ? 把网格添加到场景中 ? 这样“辟地”就弄好了 ? 是不是感觉跟平常看到的不太一样？ 对啊卧槽云呢？咱们的星球那么漂亮，要有云哇！
Maple软件的特点：获取：souttp.work/ZyaBQJa4强大的计算功能：Maple软件具有强大的计算功能，可处理复杂的数学问题，包括微积分、代数、线性代数、微分方程、离散数学等领域。...丰富的图形绘制和数据可视化功能：Maple软件提供了丰富的图形绘制和数据可视化功能，可以直观地展示数学模型的结果。...用户可以自由地进行2D和3D图形绘制，并且使用Maple软件可以生成高质量的数据报告和图表。应用模型构建：Maple软件提供了丰富的应用程序构建工具，可以帮助用户快速构建自己的应用程序并解决实际问题。...Maple软件的使用方法：下面，我们提供一个具体的案例，演示如何使用Maple软件进行数学建模和分析。我们将探索以下工作流程：建立数学模型：在使用Maple软件之前，必须建立数学模型。...在本例中，我们将建立一个简单的微积分问题，以探索如何使用Maple软件计算最佳解决方案。计算和分析：数据准备完成后，我们将使用Maple软件进行计算。
绘图和绘图程序与图形用户界面，旨在产生公开准备的2D和3D绘图。此外，它还可以用作绘图模块。 图是一种表示数据集的图形技术，通常表示两个或多个变量之间的关系。...绘图可以用手工绘制，也可以用机械或电子绘图仪绘制。 精选绘图软件 ? ? ?...它包括用于创建脚本的实时编辑器，这些脚本将代码、输出和格式化的文本组合到一个可执行的记事本中。...Tecplot TinkerPlots TopoFusion Trendalyzer V Veusz Veusz是一个具有图形用户界面的科学绘图程序，用于生成可公开的2D和3D绘图。...此外，它还可以用作Python中的绘图模块。Veusz是多平台的，运行在Windows、Linux/Unix和macOS上。
...如果可以的话~ ---- 打开页面,下载文件包 https://www.ituring.com.cn/book/1239 通过动画看得到的线性代数 ---- 矩阵就是映射！...为了观察这些映射（2维空间到2维空间的情况下）带来的变换，我们提供了动画演示程序，这里汇总了演示程序的使用方法。 这里的提供的动画程序需要和《程序员的数学3:线性代数》一书配套使用。...0 0.5 命令： ruby mat_anim.rb -s=0 | gnuplot 观察要点： 水平和垂直方向上的伸缩。...,-0.7,0.6 -xunit=0.3,0.7 -yunit=0.5,-0.5 -figure= | gnuplot 基本工作原理 首先用 ruby 生成标准的 gnuplot 命令，然后用管道把命令与...gnuplot 连接起来画出图像。
分析日志生成数据 caffe在tools/extra中自带日志分析工具， 在$ssd_root/tools/extra下执行（log文件名根据你的实际情况而定） ....修改gnuplot设置 在$ssd_root/tools/extra下执行 cp plot_log.gnuplot.example plot_log.gnuplot 绘制train loss单曲线 复制...plot_log.gnuplot.example的一个副本plot_log.gnuplot，在plot_log.gnuplot上修改，主要修改的是44行 下图是用rabbitvcs显示了修改前后的差异...plot_log.gnuplot 主就会在当前文件夹下生成 VGG_VOC2007_SSD_300x300.png。...参考资料 《Caffe 绘制训练过程loss，accuracy曲线》 在 以
然后想：“确实创建了视觉效果，在Matplotlib中可视化了数据。在Matplotlib中创建Synthwave视觉效果不是很有趣吗？” 。 透视 首先要创建的透视图样式是垂直网格线。...如果绘制所有十条运动线，请牢记此逻辑，可以可视化时间（x轴）到线的y位置（y轴）： 通过使用指数函数，将运动线和透视线混合在一起。...三维运动的错觉是通过随着运动线“离我们越来越近”而增加向下的速度来产生的。这类似于动画的放松[2]。 将其应用于水平网格线的y位置，给我们一种在霓虹紫色tron tron样的世界中不断前进的幻想。...对于辉光，再放置一些半径稍大且alpha值较低的圆圈。在使用简单的黑色线条图后添加线条。 将迈阿密太阳和霓虹灯网格放在一起，得到： 目的地 无尽的霓虹紫色路需要目的。一个遥远但并非太遥远的目的地。...Matplotlib中的 gnuplot颜色图参考 还自由地减少了霓虹灯网格的线宽，认为现在看起来好多了。
一个案例 项目简介 本项目利用支持向量机（SVM）在鸢尾花（Iris）数据集上进行分类。项目的重点是通过网格搜索寻找最佳的SVM参数，并可视化不同参数对决策边界的影响。...算法原理 在分类任务中，SVM 的目标是找到一个超平面，该平面能够最好地分隔不同类别的数据点。...参数网格定义：定义一个参数网格，包括不同的 C 和 gamma 值。 网格搜索：使用 GridSearchCV 在参数网格上进行搜索，找到最佳的参数组合。...模型训练：使用找到的最佳参数，在全数据集上训练 SVM 模型。 决策边界可视化：在 2D 数据上训练多个 SVM 模型，并可视化这些模型的决策边界。...上述项目中，SVM 主要用于在鸢尾花数据集上进行分类任务，同时通过网格搜索优化参数 C 和 gamma，以达到更好的分类效果。这种方法特别适合于那些需要精确调整以获得最佳性能的场景。
该框架主要分为粗糙纹理生成和纹理细化两个阶段：1）在粗糙阶段，从预训练的 2D 图像扩散模型中采样多视角图像，然后将这些图像反投影到网格表面上，创建初始纹理贴图。...粗糙纹理生成阶段 在粗糙阶段，研究团队基于预训练的视角深度感知的 2D 扩散模型为 3D 模型生成粗糙的 UV 纹理贴图，从不同的相机视角渲染深度图，然后使用深度条件从图像扩散模型中采样图像，最后将这些图像反投影到网格表面上...为了提高每个视角中纹理网格的一致性，研究团队交替执行渲染、采样和反投影的三个过程，首先，从第一个视角将 3D 网格渲染成深度图，然后根据输入纹理条件和深度图像，利用 2D 扩散模型采样得到纹理图像： 接下来...纹理细化阶段 对于细化阶段而言，尽管第一阶段生成的粗糙纹理外观是连贯的，但仍存在一些问题，比如由 2D 图像扩散模型引起的光照阴影，或者在渲染过程中由自遮挡引起的纹理空洞。...实验结果显示，Paint3D 有着更好的纹理生成质量，同时能生成更符合输入条件的纹理结果，实验结果对比如下： 研究人员也在相同的 3D 模型上与当前最佳的纹理生成算法进行比较。
DeepMind 的强大的生成模型可运行在 3D 和 2D 图像上。使用 OpenGL 的基于网格的表示允许构建更多的知识，例如，光线如何影响场景和使用的材料。...3D 网格能够同时捕捉姿态和形状，而以前的方法只能得到 2D 人体姿势。作者提供了一个优秀的视频，并在视频中分析了他们的工作：https://www.youtube.com/watch?...使用单视点进行实时图像绘制和深度估计时，这种方法的表现令人难以置信： 「我们提出了一种方法，它可以在仅利用一个简单的手持式 Event Camera 而不使用其他外加传感的情况下进行实时三维重建，并且可以在无先验知识的非结构化场景下工作...原论文作者提出了一个自动系统，可以「迭代地优化对象的位置和尺度」，从而对来自真实图像的输入进行最佳匹配。绘制的场景通过使用深度 CNN 作为度量方法验证与原始图像的差别。 ?...「在这个工作中，我们依赖原本在空间变换网络上提出的 2D 变换层，提供了进行几何变换的多种新型扩展，它们常用于计算机几何视觉中。」
布尔运算、2D流型结构、闭合体； （5）曲线 （6）网格生成。2D Delaunay网格生成和3D Surface和体积网格生成； （7）几何处理。...二维网格对其2D Snap Rounding 单元四舍五入是一种将任意精度的分段排列转换为固定精度表示的方法。在健壮性几何计算的研究中，它可分为一种有限精度逼近技术。...网格生成Mesh Generation 此模块包含了模型网格生成构建的方法 二维三角化和网格2D Conforming Triangulations and Meshes 这个包实现了一个Delaunay...周期性网格生成器为用户提供了与3D网格生成包相同的灵活性。 形状重构Shape Reconstruction 此模块提供了几种模型形状构建的方法。...网格分区Triangulated Surface Mesh Segmentation 这个程序包提供了一种生成三角曲面网格分割的方法。
图形绘制相较Gnuplot更加美观 高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难/不可能在Python以外的语言中使用。...更容易操纵绘图细节 旧的默认绘图样式：通常需要小的调整以产生有吸引力的图。在开发中活跃成员的数量较少（与Matplotlib相比）。...更容易操纵绘图细节 旧的默认绘图样式：通常需要小的调整以产生有吸引力的图。 在开发中活跃成员的数量较少（与Matplotlib相比）。...脚本 坐标轴,线等实际的绘制 matplotlib图形的绘制 将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 折线图 plt.plot() 用来展示数据的变化趋势 (两张图放在同一个画布中..., va='bottom', fontsize=30) # 指定标签的位置 loc 0代表最佳位置 plt.legend(loc=0,fontsize=20) # 显示图片 plt.show() 两张图放置在不同的画布中
打开博客园积分与排名显示 这个就不消多说了，在博客园后台，选项->控件显示设置中，将积分与排名勾选并保存。 刷新页面后，可以在侧边栏看到自己博客的积分与排名: 2....输出比较多，只看我们关心的部分 可以看到积分是在名为 liScore 的 html 元素中，排名是在 liRank，没有找到解析 html 的趁手命令，直接使用 grep + sed 搞起 curl...经过一番探究，原来它生成到了用户的 HOME 目录 (/home/yunhai) 下面。...使用 gnuplot 绘制趋势图 有数据以后，就该通过图表呈现了，这个任务是通过 gnuplot 工具完成的。...参考 [1].WP 获取博客园积分，并以图表形式呈现变化趋势 [2].Ubuntu环境下使用gnuplot由数据表绘制曲线图 [3].利用 gnuplot 绘制时间序列图 [4].谈谈gnuplot（三十四
涉及到的公式比较多，后面将以视频的方式呈现，如果想要提前了解的可以联系我。 3.多面光栅化：如果有多个面，光栅化器只在每个像素处绘制最前面的面，这与标准方法相同。...在向后传递的过程中，首先检查是否绘制了交叉点Iij、Iaij和Ibij，如果它们被不包括Vi的表面遮挡，则不流动梯度。 4.纹理：纹理可以映射到面上。...神经渲染器的应用 1.单图像三维重建：基于体素的方法能够直接生成一个3D模型，但是对于网格来说比较困难。因此，在这项工作中，作者不是从头生成网格，而是将预定义网格变形以生成新网格。...2D到3D的风格迁移：在本节中，作者提出了一种将图像Xs的样式传输到网格Mc上的方法。对于二维图像，风格迁移是通过同时最小化内容损失和风格损失来实现的。在这里，作者把内容指定为三维网格Mc。...网格在风格转换和DeepDream中的初始状态 ? 2D到3D风格迁移。风格图片有汤姆森5号（黄色日落）、巴别塔、尖叫和毕加索肖像 ?
单个图像只是 3D 对象在 2D 平面的投影，所以一些高维空间的数据一定会在低维表征中丢失。因此，单视角 2D 图像中并没有足够的数据来构建其 3D 组件。...要根据单个 2D 图像创建 3D 感知，首先需要关于 3D 形状本身的先验知识。 在 2D 深度学习中，卷积自编码器是一种学习输入图像压缩表征的有效方法。...椅子的点云表征 多边形网格：是三维空间中定义对象表面的顶点、边和面的集合。它可以在相当紧凑的表征中捕获粒度细节。 点云：3D 坐标（x，y，z）中点的集合，这些点一起形成了与 3D 对象形状类似的云。...., (xn, yn, zn)] 方法 本文的实现结合了点云紧凑表征的优势，但是用了传统的 2D ConvNet 来学习先验形状知识。 2D 结构生成器 ?...我们将构建标准的 2D CNN 结构生成器来学习目标的先验形状知识。我们没有用体素方法，因为它效率比较低下，而且不能直接用 CNN 学习点云。
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