摘要：
QEM 顶点二次度量的优化 理论 QEM（Quadric Error Metrics，四元数误差度量）是一种常用的网格简化技术，它通过计算几何代价来评估边的简化。通过使用 QEM，您可以在简化过程中保留重要的几何特性。 边折叠的基本思想 在 QEM 中，边折叠的目的是将两个顶点合并成一个新顶点，以减 阅读全文
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在嵌入式 Python 环境中，确保你的 C++ 应用程序能够加载静态编译的 Python 解释器，需要设置 Python 解释器的搜索路径。以下是实现这一目标的步骤： 1. 设置环境变量 你可以通过设置环境变量 PYTHONHOME 来指定 Python 解释器的根目录。这个环境变量告诉 Pyth 阅读全文
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使用不同版本的 Windows SDK 可能会导致 dwmapi.dll 程序入口无法定位。dwmapi.dll 是 Windows 桌面应用程序接口（Desktop Window Manager API）的一部分，它包含了许多与窗口管理和桌面效果相关的函数。 原因： API 变化：不同版本的 Wi 阅读全文
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测试opencv 图像修复函数inpaint #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> int main() { //// 加载图像 // cv::Mat image = cv::imread("D:/material0000.png", c 阅读全文
摘要：
__launch_bounds__ 是 CUDA 编程中的一个修饰符，用于优化 GPU 内核的执行。它帮助编译器在生成代码时考虑线程块的配置，以提高执行效率。理解 __launch_bounds__ 有助于你更好地控制内核的性能，尤其是在处理大型数据集或复杂计算时。 __launch_bounds_ 阅读全文
摘要：
如何理解torch.autograd.Function中forward和backward？ torch.autograd.Function 是 PyTorch 提供的一个高级接口，用于定义自定义的自动梯度计算。使用 torch.autograd.Function 可以创建完全自定义的操作，控制前向和 阅读全文
摘要：
如何理解Pytorch中的forward和backward？ 在 PyTorch 中，forward 和 backward 是实现深度学习模型的两个核心方法，它们负责计算模型的前向传播和反向传播。理解这两个方法对于使用 PyTorch 进行深度学习至关重要。下面我将详细解释它们的作用和实现方式。 f 阅读全文
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Pytorch 自动梯度法 完整例子 下面是一个使用 PyTorch 自动梯度法的完整例子。这个例子展示了如何训练一个简单的线性回归模型来拟合一组数据。我们将从头到尾覆盖所有步骤，包括数据准备、模型定义、训练过程以及评估。 1. 安装 PyTorch 确保你已经安装了 PyTorch。如果没有，请先 阅读全文
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torch.nn.Module 定义简单神经网络模型 在 PyTorch 中，torch.nn.Module 是构建神经网络的基本构件。每一个用于构建神经网络的类都通常应该继承自 torch.nn.Module。该类提供了许多便利的功能，其中之一就是实现了 __call__ 方法。 __call__ 阅读全文
摘要：
Pytorch自动梯度法，实现自定义向前 向后传播方法 在 PyTorch 中，自定义自动求导的功能可以通过实现继承自 torch.autograd.Function 的类来实现。这允许您定义自己的前向传播（forward）和反向传播（backward）逻辑。下面是如何自定义实现向前和向后传播的详细 阅读全文