OpenGL Mathematics (GLM) 是基于OpenGL着色语言（GLSL）规范的图形软件的头文件C ++数学库。 GLM提供的类和函数使用与GLSL相同的命名约定和功能设计和实现，因此任何知道GLSL的人都可以在C ++中使用GLM。 这个项目不限于GLSL的功能。基于GLSL扩展约定的扩展系统提供扩展能力：矩阵变换，四元数，数据打包，随机数，噪声等等。 这个库与OpenGL完美地工作，但它也确保与其他第三方库和SDK的互操作性。它是软件渲染（光线追踪/光栅化），图像处理，物理模拟和任何需要简单方便的数学库的开发上下文的良好候选。 OpenGL 开发必备

R中的广义线性混合效应建模 这个为期两天的研讨会将重点介绍使用R编程语言的广义线性混合效应模型（GLMM；分层/多级模型）。 我们将专注于GLMM的实际元素，例如选择建模方法，建立和理解模型的过程，模型检查以及绘制和解释模型输出。 我们将主要关注线性混合效应模型，但还将涵盖广义线性混合效应模型，方差和相关结构以及零膨胀模型。 在为期两天的研讨会结束之前，您将能够使用自己的数据来开发模型并解决该过程中出现的主要问题。 您还将熟悉许多适合GLMM的R软件包（例如lme4，nlme，glmmTMB）和R软件包，以帮助操纵和绘制数据和模型（例如dplyr，ggplot2，broom）。 在参加此研讨会之前，您应该对R和线性回归有一定的了解，并且理想地具有一些GLM经验（例如逻辑回归）。 使用dplyr和ggplot2的一些背景会有所帮助。 下载这些说明/练习 单击“克隆或下载”，“下载ZIP

OpenGL Mathematics (GLM) 是基于OpenGL着色语言（GLSL）规范的图形软件的头文件C ++数学库

广义线性模型经典教材，含有模型原理介绍和相关推导。

gabor变换和Gabor视网膜血管检测的机器学习，教程本教程将展示如何Gabor变换和广义%的线性模型（GLM）可用于视网膜血管检测%图像。%具体地说，我们将尝试检测视网膜血管%的训练图像，首先，Gabor滤波器与图像卷积。% GLM将使用Gabor变换的图像特征确定%（独立变量），以及血管的位置%的结果（因变量）。在本教程中，我们将把这种方法用于检测血管的Gabor + GLM。%的Gabor + GLM将伪*验证如何检测视网膜“测试图像”中的血管。最后，我们将计算的灵敏度，%的特异性，绘制ROC曲线，以及相应的曲线下面积（AUC）。

这是墨尔本大学 AES/MathWorks/NIH 癫痫发作预测 ( https://www.kaggle.com/c/melbourne-university-seizure-prediction ) 的 MATLAB 解决方案。 它建立在之前 Kaggle 癫痫发作比赛 ( https://www.kaggle.com/c/seizure-prediction ) 的获胜解决方案 ( https://github.com/drewabbot/kaggle-seizure-prediction ) 上，使用 lassoGLM统计和机器学习工具箱中的模型。 压缩文件包含： 1.calculate_features.m——从iEEG样本值计算一组特征的函数2. step1_generate features -- 加载患者训练（和测试）iEEG 样本数据并计算特征的函数（使用函数calcul

【原创】R语言使用二元回归将序数数据建模为多元GLM数据分析报告论文（代码数据）.docx

VS 2008 OpenGL+glfw+glew+glm 配置-附件资源

最近需要在VS2019的MFC上面画3维图，记录一下配置OpenGL库的过程。下载此文件包，可以直接添加include和lib依赖。 提供所需要的GLAD、GLM、GLEW、Glut，GLFW包。Win64也可以直接使用。 此外附加详细的配置过程：https://blog.csdn.net/qq_41498261/article/details/109331819

GLM是OpenGL Mathematics的缩写，它是一个只有头文件的库，也就是说我们只需包含对应的头文件就行了，不用链接和编译。把头文件的根目录复制到你的includes文件夹，然后你就可以使用这个库了。