描述如何用OpenCASCADE、MFC搭建最简单的显示2D、3D图形的例子，最好配合本网站的源代码阅读、创建

Easy Performant Outline 2D 3D URP HDRP and Built-in Renderer 3.3.7.unitypackage 官网链接：https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/fullscreen-camera-effects/easy-performant-outline-2d-3d-urp-hdrp-and-built-in-renderer-157187

matlab代码粒子群算法Autoscoper-V2 本版本的自动显微镜由Ben Knorlein博士重新设计。 Autoscoper 1由Andy Loomis（原始CUDA版本）和Mark Howison（OpenCL重新实现）开发。 版本2结合了CUDA和OpenCL版本的来源，并允许使用其中任何一个。 此外，为了简化安装和编译，已将构建系统更改为CMake，并将UI切换为QT4。 与原始版本相比，第2版还改善了处理，改进了多个错误并提供了新功能，例如，多骨支持，批处理，使用外部软件来计算骨骼的匹配度（例如Matlab），改进的裁剪和许多其他功能。 最新版本的autoscoper由Bardiya Akhbari修改和维护。 可以从下载源代码和二进制文件。 另外，请检出由Bardiya Akhbari创建的程序，它具有附加的调试功能并支持粒子群优化（PSO）算法。 可以下载Bardiya Akhbari更新后的分支的可执行文件

高德地图jar包和so库，含2D、3D地图2020最新版，内含官方模板，使用说明，基于Android开发

位于模拟域中心的点源产生电磁辐射，然后通过真空传播。 在3D情况下使用GPU，可以实现矢量化代码的性能提升。

涉及了H5新增的一些接口API，如网络监听接口、全屏接口、拖拽接口等，H5新增语义标签，flex伸缩布局等内容，总结了H5常见常用的大部分知识。

CCNet-Pure-Pytorch 用于纯Pytorch中语义分割的Criss-Cross Attention（2d＆3d），具有更快，更精确的实现方式。 更新 **** 2021/03：纯pytorch实现3D CCNET模块的三种被释放 。 您可以在和检查其正确性 介绍 我非正式地重新实现了纯Pytorch中的以便在不同版本和环境下实现更好的兼容性。 以前的许多开源项目都在Pytorch上使用了Cuda扩展，因此存在兼容性和精度损失的问题。 此外，当我们设置cudnn.benchmark = True时，Pytorch可能无法优化和加速Cuda扩展。 为了解决这些问题，我基于的张量变换在CC.py中设计了一个Criss-Cross Attention操作，该操作并行执行，并且在向前结果和向后渐变中显示出更快的速度和更精确的效果。 我的运作和表现 不需要CUDA扩展。 以前的“ Cr

基于GPU图形加速卡，编程实现多线程同步加速，适用于各类图像重建算法，尤其是迭代类计算量比较大的算法。ART,SIRT,SART 等。

Paraview 是一款强大的开源软件，用于可视化大型 3D 数据集。 与内置的 Matlab 3D 可视化模块相比，它提供了更多的选项、细节和更好的性能。 此功能集成了之前关于将 3D 数据导出为 VTK 格式的多个提交。 该功能可以将多个相同大小的矢量和标量场保存到一个 VTK 格式的文件中，以便在 ParaView 中查看。 它还可以导出线或多边形对象。 为了最大限度地提高不同操作系统之间的兼容性，数值数据默认以 ASCII 格式保存，精度为小数点后 3 位。 用户可以指定精度，例如 vtkwrite('execute', 'structured_points', 'mri', D, 'precision, 5)，而不是 vtkwrite('execute', 'structured_points', 'mri', D)。 用户还可以通过在命令中添加 'binary' 来选择将数值

此函数采用 2D 和 3D 矩阵数组，并以 VTK 2.0 格式写入点的结构化网格。 这些文件可以以 ASCII 和 BINARY 格式生成。 对于大型矩阵，建议使用二进制浮点数。