我们新建一个QT类，叫MyTransferFuncDockWidget，继承自QDockWidget。然后在继承mainWindow的类中声明MyTransferFuncDockWidget *mytfDockWidget;然后在其构造函数中new一个实体。因为我们有许多功能，多个功能作为一个功能集体，我们把相同功能的控件都定义在一个GroupBox里面，首先我们先定义一个关于节...

文章翻译总结自Advanced illumination techniques for GPU volume raycasting3.2梯度计算如我们所见，梯度对漫反射和镜面反射都很重要。计算的渐变的质量对于渲染的视觉质量至关重要。特别是在处理高镜面反射时，梯度沿表面平滑变化是很重要的。一般有三种梯度计算方法：正向差分、中值差分和...

先conda activate 当前环境，然后pip install jupyter。中下载，然后拷贝到WSL环境的某个目录，执行。

因为敲卷积神经网络的代码确实浪费了不少时间，这里我详细地把代码进行解释。只导入一个模块：import tensorflow as tf提前先把变量定义好：这个卷积层是先输入28*28维的图像，图像的通道数是1。第一个卷积核的大小是5，卷积核数量是32.第二个卷积核的大小是5，数量是64。第三层是全连接层的。# 设定神经网络的超参数# 定义神经网络可以接收的图片的尺寸和通道数...

首先先贴一下百科上关于决策树的基本概念：决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统..

机器学习文章目录EP算法的特点是自适应。演化算法需要搜索，问题在变的时候，算法预测也会改变（方程改变）。与遗传算法相比，该算法只有变异，没有交叉。经典的EP算法流程：父代产生子代只能靠变异：自适应中，标准差也会变，写个伪代码来表示一下：初始化变量和参数：（个体表现型(设为X),群体规模(设一个群体有N个个体),迭代次数(演化的次数)C等）随机产生N个个体，并计算这些个体的适应性while(迭代次数

但是自己新安装的python很空，numpy什么的都没有，全都需要自己去安装。我们有两个版本的python，3.8和3.11。PyCharm可以新建一个工程目录或者打开一个已有目录。不过当你退出命令行的时候，就不再是py38环境了。如果你要给py38环境安装一些包，就得先进入该环境。打开命令行，输入：conda --version。下载和安装Pycharm的社区版。

在运行程序中：def forward(self, x):out = self.cnn(x)out = out.view(out.size()[0], -1)return self.fc(out)python报错：RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one di

\VTKsourcecode\Rendering\OpenGL2\vtkOpenGLRenderWindow.cxx文件

先把公式列在这里方便表述：我们设x0永远为1 ，用来表示 y = kx+b 中的 b因此，后面的式子就可以表述为：data.insert(0, 'Ones', 1)cols = data.shape[1]# 取前cols-1列为输入向量X = data.iloc[:,0:cols-1]# 取最后一列为目标向量y = data.iloc[:,cols-1:cols]X = np.array(X.va