转载：(文章很不错)深入剖析三维几何内核--数据结构和算法简介 (qq.com)深入剖析三维几何内核(3)--基础数据结构 (qq.com)重点：拓扑自底向上至少需要定义：1.Vertex2.Edge3.Loop4.Face5.Shell6.SolidOCC的BREP结构定义，几何上至少需要定义：PointCurveSurfacePoint包含基本的坐标X，Y，Z信息以及索引号。Curve作为抽象

转载：https://blog.csdn.net/u010159842/article/details/79202107深度神经网络，相比于之前的传统机器学习方法，可以看成是一个全新的物种，这背后的原因，最明显的还是深度学习对机器算力的巨大需求，在深度学习入门最少需要知道什么？中介绍了深度学习所需的显卡资源，而当前大内存的机器不贵，而高性能，大显存的显卡就没那么便宜了。这使得使用深度学习去处理..

如果第i个点不在当前i-1个点求出的圆的范围内，则第i个点肯定在新圆上面。三点圆公式，推导过程。

重点：git地址：https://github.com/leethomason/tinyxml2tinyxml2的安装非常简单，从git下载，一共只需要两个文件tinyxml2.h和tinyxml2.cpp。而且tingxml2和C++版本无关，不依赖于STL和RTTI。所有任何版本的C++都能使用。如果要存储下拉格式的数据一：创建xml文件。

转载：【】汇总几个开源的三维图形/计算几何算法库_dagunliyu123的博客-CSDN博客_几何算法库

机器学习干货篇：训练集、验证集和测试集 - 知乎 (zhihu.com)验证集和测试集

残差网络原理（这篇好理解，写的很好）来自：https://blog.csdn.net/qq_29893385/article/details/81207203ResNets非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。ResNets是由残差块（Residual block）构建的，首先解释一下什么是残差块。这是一个两层神经网络，在 层进行激活，得到 ，再次进行激活...

转载：https://www.cnblogs.com/tianyalu/p/6136970.html1 背景及理论基础人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能。从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，该类用于人脸识别，...

一个完整的项目应该是这样的图，有一个主程序，依赖其他的项目这边以控制台主程序输出。以Debug x64为例，如果是release的话需要重新配置一下第一步：将项目配置改成Debugx64,这边Vs版本是2019，用C++17标准（右击项目属性）右击解决方案-》添加-》新建项目-》创建动态链接库-》创建两个动态库topdll和lastdll第二步：添加项目之间的依赖关系，lastdll依赖topdl