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。

中点位移法（3D和2D原始算法） 分形图像缩放分形表面的无限分形缩放1D，2D和3D分形的光谱合成用功率谱密度测量分形维数利用二阶空间统计量测分形维数全球和局部（邻里）分形维数分形性-确定纹理为分形的程度

PyTorch中的3D多模式医学图像分割库我们坚信开放和可复制的深度学习研究。 我们的目标是在PyTorch中实现状态为状态的开源医学图像分割库。3D多模式医学图像分割库我们坚信开放和可复制的深度学习研究。 我们的目标是在PyTorch中实现先进的3D深层神经网络开源医学图像分割库。 我们还实现了最常见的医学图像数据集的一堆数据加载器。 该项目以MSc论文开始，目前正在进一步开发中。 尽管这项工作最初专注于3D多模态文胸

在 2D 和 3D 空间中实现 RRT* 算法的代码。 考虑到障碍物的位置和尺寸，2D 版本还包含避障。 2D/RRTStar.m 执行 RRT* 的 2D 版本。 3D/RRTStar_3D.m 执行 3D 版本。 [1] LaValle, SM，“快速探索随机树：路径规划的新工具”，TR 98-11，爱荷华州立大学计算机科学系，1998 年 10 月。 [2] Karaman、Sertac 和 Emilio Frazzoli。 “用于最佳运动规划的基于增量采样的算法。” 机器人科学与系统 VI 104 (2010)。

Unity 2D游戏开发从入门到精通_完整版 PDF电子书下载 带书签目录.rar

矩阵位移法matlab代码2D / 3D桁架分析-Matlab代码 桁架实质上是直互连结构元素的三角系统。 该程序的目的是在任何一种集中节点载荷（F_x，F_y，F_z）下，使用刚度法（矩阵分析）分析所有自由度的所有2D / 3D桁架，并提交支撑React，节点位移，轴向力，单元应力和应变作为MATLAB输出。 该程序的一般功能包括一个matlab文件和一个Excel输入文件，它们是运行该程序所必需的。 使用此程序非常容易且用户友好。 欲了解更多信息并了解如何使用该程序，请参阅此 这项工作是在IIT焦特布尔的有限元方法（FEM）课程的一部分中完成的。 系统规格： Windows（32/64位） MATLAB R2016a或更高版本

如果有疏忽或错误的地方，还请不吝赐教，谢谢！ 这里一共设计了两个类：Location，Point，分别代表二维和三维坐标（向量）类。 对类的+ - * / >> << 都进行了重载。 大部分函数使用及功能都有详细说明，注释内容说明的均是上个函数和语句的功能