point2trimesh-3D中点与三角表面之间的距离连接点和 3D 三角剖分的最短线是计算。 表面上最近的点以及距离被退回。 距离根据面法线标记为确定查询点位于表面的哪一侧。 该实施针对速度进行了优化，具体取决于您的应用程序可以使用线性或并行计算。 点插入功能（此功能是实验性的，尚未针对速度进行优化）： 如果使用两个以上的输出参数调用函数， 表面点包含在给定的三角剖分中和 Delaunay 条件在本地恢复。 如果三角形小出现角度，插入额外的顶点以消除它们如果可能的话。 算法：从每个查询点， - 最近的顶点- 边缘上最近的点和- 三角形表面上最近的点计算并返回这三个中的最小距离。 -------------------------------------------------- ---- [距离，surface_points，normal_vectors， 面 2、顶点 2、对应的顶

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作聚类分析图 X3 X6 X1 X4 X2 X5 1 0.994 0.955 0.994 0.933

超分辨率matlab代码SRCNN-Keras 在python和matlab中使用'bicubic'作为选项的resize函数是不同的，并且最近发表的论文通常使用matlab来生成低分辨率图像 通过以Theano为后端的Keras实现SRCNN。 为了与已发表的作品进行合理的比较，Matlab的imresize函数生成了低分辨率的图像。 使用预先训练的模型 在“测试”文件夹中运行SRCNN_test.m（训练集为Yang91）放大系数= 3 训练 注意：更多数据和更好的结果 使用Matlab生成培训补丁 使用Keras和Theano作为后端来训练SRCNN模型 将Keras模型转换为.Mat以使用Matconvnet进行测试 如何训练您的模型？ 生成训练补丁 运行SRCNN.py以产生SRCNN模型 首先运行load_save.py，然后运行save_model.m以生成Matconvnet模型 与原始实施的差异 使用Adam优化网络以实现快速收敛 依存关系 ，，。 如果该代码对您有帮助，请引用此文章：“使用深度卷积网络的图像超分辨率”。 笔记 此代码基于Keras-1。

开发单位：鹏城实验室(PCL)，清华大学(THU) 特别感谢国防科技大学窦勇老师及其团队的宝贵意见和支持 AIPerf Benchmark v1.0 Benchmark结构设计 关于AIPerf设计理念，技术细节，以及测试结果，请参考论文： AIPerf Benchmark基于微软NNI开源框架，以自动化机器学习（AutoML）为负载，使用network morphism进行网络结构搜索和TPE进行超参搜索。 Benchmark安装说明 本文用于在容器环境下运行Benchmark 一、Benchmark环境配置、安装要求 (本文档默认物理机环境已经安装docker、nvidia-docker) Benchmark运行环境由Master节点-Slaves节点组成，其中Mater节点不参与调度不需要配置GPU/加速卡，Slave节点可配置多块加速卡。 1.物理机环境配置 (物理机执行：

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