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山东大学计算机图形学复习大纲

通过本次实验，将老师在课堂上讲解的多边形裁剪算法进行具体代码的实现，比如判断顶点是否位于可见区域内，判断多边形顶点是否穿过裁剪窗口，通过深入学习老师上课所讲的内容，结合现有的实现代码，进而得以实现多边形裁剪算法，为了更友好的图形交互界面，在实现了基本算法之后，加入了裁剪窗口的平移和缩放操作，对之前实验加以复习和应用，以及顶点的输入问题，一开始我疑惑为什么鼠标点击的和实际形成的图形有所偏差，在打印出点击的坐标来之后，发现尽管设置了坐标系位于画布中间，但是没有改变点的坐标，所以在鼠标点击的基础上，加入用户输入顶点坐标的选项，这样就可以让图形的大小和位置更加多样化。

我们将全息非计算机的概念引入系统，该系统在复杂性行动建议中计算得出的复杂性增长出现参数性大延迟。 此行为的一些已知示例包括极端黑洞和接近极端双曲线黑洞。 高维重力中的通用黑洞也显示非计算特征。 在广义相对论的1 / d扩展范围内，我们显示了捕获复杂性的定性特征（例如线性增长机制和指数增长的平稳期）的大d标度也显示了与d成正比的初始计算延迟。 尽管对于大型AdS黑洞而言是一致的，但所需的“非计算”缩放比例与Schwarzschild黑洞的热力学稳定性是不兼容的，除非将它们牢牢地笼紧。

Delphi 对计算机中的 EXE 文件感染病毒 病毒爱好者可以参考下 勿用于非法，否则后果自负哦~~

Python电影推荐系统+爬虫+可视化（协同过滤推荐算法）（包含项目源码+数据库文件+文档）计算机毕业设计 项目结构说明 |-- 项目 |-- db.sqlite3 数据库相关 重要 想看数据，可以用navicat打开 |-- requirements.txt 项目依赖库，可以理解为部分技术栈之类的 |-- 运行说明.txt 如何运行 |-- app 主要代码文件夹 | |-- models.py django的model 不懂百度一下即可 这个有点重要 | |-- views.py 后端主要代码 重点 重点 重点 重点 重点 重点 |-- meteorological | |-- settings.py 配置文件 | |-- urls.py 路由 这个有点重要 |-- static 静态文件夹 js css img这些文件 |-- templates 模板

计算机科学导论_佛罗赞

与传统的Transformer相比，Swin Transformer通过采用分层结构和窗口内注意力机制，实现了更高效的计算和更好的适用性于图像识别、目标检测和语义分割等任务 1. 层次化特征表示 Swin Transformer通过构建层次化的特征表示，使模型能够捕获从细粒度到粗粒度的不同层次的视觉信息，这对于处理图像中的多尺度对象至关重要 2. 移动窗口的注意力机制 不同于传统Transformer中的全局自注意力机制，Swin Transformer采用了局部窗口内的自注意力计算。通过这种方式，它显著降低了计算复杂度，并且通过窗口间的移动操作保持了全局上下文的连续性 3.动态调整的窗口 Swin Transformer设计了一种机制来动态调整注意力窗口的大小，这种灵活性允许模型根据不同层次的特征和任务需求调整其感受野，从而更有效地处理图像信息 4. 跨窗口连接 为了解决局部窗口限制内的信息孤岛问题，Swin Transformer引入了跨窗口的连接方式，通过这种方式可以在不增加计算负担的情况下，有效地整合全局信息