Latte：对流神经网络（CNN）推理引擎 Latte是用C ++编写的卷积神经网络（CNN）推理引擎，并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows 10（32位和64位），Linux（内核= 4.12.10，gcc = 7.2.0）和macOS Sierra上运行。 当使用ATLUS构建caffe时，它具有与NVIDIA Caffe相同的精度和相同的推理速度。 该引擎具有自己的网络文件格式（.ahsf文件），因此我们提供了一些python脚本，可将NVIDIA Caffe的文件转换为我们自己的文件。 引擎支持以下层： 输入层。 卷积层。 ReLU。 完全连接的层。 Softmax。 最大池化层。 sigmod。 丹妮 如何使用python脚本： 我们的python脚本是使用Python 2.7.13制作的，需要以下软件包才能正常工作： Pycaffe（在构

R2V是一款高效的等高线矢量化软件，可以实现自动矢量化，软件小，但功能齐全

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使用 Möller 和Trumbore (1997)，作为高度矢量化的 MATLAB 代码实现。 该算法可以处理一侧和两侧的表面，也可以处理无限线、射线（以一侧为界的线）和线段（以双方）。 输入（Nx3 中的所有数组，其中 N 是顶点数或射线数）： orig : 射线的起源dir : 射线的方向vert0, vert1, vert2: 三角形的顶点输出： 相交 - 长度为 N 的布尔数组t - 从射线原点到 |dir| 中的交点的距离u,v - 交点单位的重心坐标xcoor - 交点的笛卡尔坐标此外 PointInsideVolume 是 3D 等效于 2D inpolygon 函数，可以测试是否点数组位于由表面网格定义的任何体积的内部或外部。

此功能的发布是受到Matlab文件交换存储库中1d三次样条曲线发布的几种实现方式的糟糕工作的启发。 早在2011年，我在南大（NTU）攻读硕士学位时，这项功能就是我的一项家庭作业。 尽管这不是一个完美的实现，但它易于阅读（公式接近数学方程式），可以进行并行化（如果有parfor可用），可以轻松扩展/扩展边界条件，并且可以将其写成少于125行代码的单个脚本（包括简短的介绍和示例）。 享受 ！ :)

该函数是原始代码的修改形式（见下文）。 我对代码进行了矢量化以提高代码时间效率。 该函数计算输入结构化矩阵数据的平均曲率。 输入是 x、y 和 z 的坐标矩阵（由 meshgrid 或类似函数生成）。 输出是一个矩阵，其中包含每个点的平均曲率和一个给出表面平均曲率 (SAMC) 的标量。 Anthony Beaucamp发现了错误。 谢谢你让我知道！ 文件已更新。

张量GP 遗传编程的数据并行方法 TensorGP是一个通用的遗传编程引擎，该引擎将TensorFlow与Python结合使用，可以通过运算符向量化来加快适应度评估。 即使考虑到该框架在设计时就考虑了速度和效率，但其简单的设计和灵活性允许对受控环境和实验装置进行快速原型制作。 安装 使用以下命令导入引擎： from tensorgp . engine import * 您可以使用包管理器来安装“ requirements.txt”文件中提供的依赖项列表： pip install -r requirements.txt 入门 为了补充这份入门指南，我们建议您检查以“ example_”开头的Python文件，因为它们可以用作实验的模板。 这些文件体现了不同的TensorGP用例： “ example_symreg.py” -一种典型的符号回归方案，可能是GP最常见的用例之一。 该

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该工程主要是栅格转矢量的具体实现，工程中包含二值图的细化、矢量化、dp算法简化等诸多功能，且代码注释非常详细，如有需要自行下载！！！

Algolab PtVector是一款可以把图片转cad的图片矢量化工具，对于长期从事图像处理的或CAD的工作人员来说，它是一款不错的软件，Algolab PtVector汉化版可以很轻松的就能执行任务！ Algolab PtVector汉化版对于描绘复杂的向量图提供了极大的帮助，简单的几个步骤就能实现一样的效果，你无需做任何特别的设定即可将点阵格式图档转换为向量格式。 点阵格式的图文件可以说