本章将着重介绍Cg语言中预定义的内置（built in）的、或称为基本（primitive）的数据类型。然后介绍可以用来声明对象的各类类型，主要是数组和结构类型。学习本章时，需要体会内置向量类型和数组类型的区别。
本文介绍一下OpenGL的基本概念。在OpenGL中，只能画三种图元，点、线、三角型。在OpenGLES2.0之后，引用也GLSL(OpenGL Shader Languge)，它类似于C语言的语法。
3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。
数组类型 Numpy类型 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin
本文介绍由瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系的Francesca Grisoni和Gisbert Schneider共同通讯发表在 Nature Machine Intelligence的研究成果：本文作者重点介绍了几何深度学习在药物发现、化学合成预测和量子化学等领域的应用，其包含几何深度学习的原理和相关的分子表征，例如分子图、网格、表面和字符串。作者讨论了分子科学中几何深度学习面临的挑战，并展望其未来应用。
我们在音视频基础主题专栏中关于渲染的文章里介绍了 OpenGL 和 OpenGL ES 的基础理论知识和相关 API，其中涉及到了一些简单 Shader 的使用，而编写 Shader 则需要用到 OpenGL Shader Language（后面简称 GLSL）和 OpenGL ES Shading Language（后面简称 GLSL ES）。
广播描述的是NumPy如何计算不同形状的数组之间的运算。如果是较大的矩阵和较小的矩阵进行运算的话，较小的矩阵就会被广播，从而保证运算的正确进行。
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 目录 二维数组 1.一般格式 2.含义 3.二维数组的初始化 4.二维数组的输出 5.实例 1.杨辉三角 2.思路分析 3.代码 4.执行结果 6. 总结 ---- 二维数组 1.一般格式 类型说明符
具体在 Python 中，数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
0.作者的话1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.求取精度7.作者的话
SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。
机器之心发布 机器之心编辑部 在正在进行的 CVPR 2021 上，快手有多篇论文被接收，涵盖三维视觉、目标检测、视频目标分割、人脸伪造技术检测等热门研究领域。 计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 正在进行中，本次大会接收率为 23.7%，其中快手有 14 篇论文被接收，这也是快手在国际视觉技术相关领域顶级会议上中稿最多的一次，研究成果数量的阶段性爆发标志着快手产学研合作从探索期逐步进入成熟期。 此次快手的中稿论文，涵盖了三维视觉、目标检测、视频目标分割、人脸伪造技术检测等热门研究领域，部分研究成
0.月总结1.访问数组2.broadcast机制3.np.bincount()4.np.argmax()5.联合求解6.作者的话
计算机视觉和模式识别领域的顶级会议 CVPR 正在进行中，本次大会接收率为 23.7%，其中快手有 14 篇论文被接收，这也是快手在国际视觉技术相关领域顶级会议上中稿最多的一次，研究成果数量的阶段性爆发标志着快手产学研合作从探索期逐步进入成熟期。
numpy作为高性能科学计算和数据分析的基础包，它是众多数据分析、机器学习等工具的基础架构，掌握numpy的功能及其用法将有助于后续其他数据分析工具的学习。
NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。从表面上看，它们跟Python列表的功能差不多：
通过前面所学到的知识，我们了解到，当我们需要使用一些变量的时候，我们可以通过创建变量来使用它，但是，有的时候我们需要使用很多个同类型的变量，那样一个个创建是否显得太过繁琐？ 其实 数组就是一组相同类型元素的集合。 我们只要创建一个类型的数组，就可以同时创建很多相同类型的变量。
由于NumPy提供了一个简单易用的C API，因此很容易将数据传递给由低级语言编写的外部库，外部库也能以NumPy数组的形式将数据返回给Python。这个功能使Python成为一种包装C/C++/Fortran历史代码库的选择，并使被包装库拥有一个动态的、易用的接口。
值错误：应为二维数组，而得到的是一维数组： 使用array重新调整数据的形状。如果数据有单个功能或数组，则重新调整形状（-1，1）。如果数据包含单个示例，则重新调整形状（1，-1）。
1、int(*p)[4];------p为指向含4个元素的一维整形数组的指针变量（是指针） #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int a[4]={1,2,3,4}; int (*p)[4]; p=&a; printf("%d\n",(*p)[3]); printf("%d\n",*p); return 0; } 2、int *p[4];-------定义指针数组p，它由4个指向整型数据的
Facebook AI 已经推出了用于 3D 深度学习的开源工具包，PyTorch3D。
NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作，多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。 NumPy的部分功能如下： ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）。 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。 线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。 用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API。 由于NumPy提供了一个
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
本文介绍numpy数组中这四个方法的区别ndim、shape、dtype、astype。
OpenGL（八）--纹理相关API 1. 原始图像数据 //存储图像数据所占内存大小 size = 图像的高度 * 图像的宽度 * 每个像素所占字节数 像素所占字节数：一般为4Byte，包含RGBA四个通道，每个通道为1Byte（8Bit） 2. 认识函数 像素存储方式 //改变像素存储方式 void glPixelStorei(GLenum pname,GLint param); //恢复像素存储方式 void glPixelStoref(GLenum pname,GLint param); /
参考网址：https://blog.csdn.net/Da_wan/article/details/80518725
Numpy中对数组索引的方式有很多（为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组），比如：
我们知道，C语言以及早期的面向结构的语言几乎都支持数组定义，比如整形数组int 女神[2]，表示有俩数: 女神[0], 女神[1]，她们都是整数。 C++ 语言为了效率和兼容考虑，也支持这个。当然了，
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：NumPy库 ---- Python 数据处理：NumPy库 1.NumPy简介 2.NumPy的ndarray：一种多维数组对象 2.1 创建ndarray 2.2 ndarray的数据类型 2.3 NumPy数组的运算 2.4 基本的索引和切片 2.5 切片索引 2.6 布尔型索引 2
如今，虚拟现实技术作为连接虚拟世界和现实世界的桥梁，正加速各领域应用形成新场景、新模式、新业态。
今天给大家介绍的是IBM研究团队发表在arxiv上的一项有关分子生成的研究。作者提出一种可以编码3D蛋白质-配体接触的图生成模型，该模型利用条件VAE从而可以预测在靶标结合口袋内的分子相互作用，从而实现特定活性的分子生成。实验结果表明，与基于配体2D生成方法相比，该方法生成的分子与多巴胺D2受体的结合口袋更契合。该研究展现了蛋白靶标的结构信息如何增强分子生成。
今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章，上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。
在快节奏的现代生活中，时间变得尤为宝贵，尤其是对于那些渴望提升编程技能的人。随着Python的崛起，我们有幸发现一些简洁而强大的代码片段，仅用短短30秒就能让你的技能迈上新的高度。这篇博客将引导你领略这些令人惊叹的Python技巧，助你在编码世界中游刃有余。
C#的数组初始化是在声明数组时将初始值放在大括号({})之内。如果没有指定初始值，则数组成员将自动初始化为该数组类型的默认初始值。请阅读数组的属性。如果将数组声明为某类型的字段，则当实例化该类型时它将被设置为默认值null。
本文介绍了唐建课题组的Shengchao Liu等人基于3d几何研究的成果：鉴于现实世界场景中 3D 信息的缺乏极大地阻碍了对分子几何图表示的学习，本文提出了一种图预训练框架Graph Multi-View Pre-training (GraphMVP)。GraphMVP通过利用 2D 拓扑结构和 3D 几何视图之间的对应性和一致性来执行自我监督学习(SSL)。该方法有效地学习了一个 2D 分子图编码器，而该编码器之前已通过更丰富和更具辨别力的 3D 几何知识进行了预训练。作者进一步提供理论见解来证明 GraphMVP 的有效性。最后，综合实验表明 GraphMVP优于现有的图 SSL 方法。
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