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使用FFT加速插值和近似最近邻居在11分23秒内计算来自小鼠神经系统[Zeisel 2018]的160,796个单细胞转录组的可视化。 openTSNE openTSNE 是 t-Distributed Stochasitc Neighbor Embedding (t-SNE) [1] 的模块化 Python 实现，这是一种用于可视化高维数据集的流行降维算法。 openTSNE 结合了对 t-SNE 算法的最新改进，包括向现有嵌入添加新数据点的能力 [2]、大量速度改进 [3] [4]，使 t-SNE 能够扩展到数百万个数据点和各种改进结果可视化的全局对齐的技巧 [5]。 使用多尺度核技巧嵌入从小鼠视网膜 [6] 获得的 44,808 个单细胞转录组的可视化，以更好地保持簇的全局对齐。 文档用户指南和教程示例：基本、高级、保留全局对齐、嵌入大数据集速度基准安装 openTSNE 需要 Python 3.6 或更高版本才能运行。 Conda openTSNE 可以很容易地从 conda-forge 安装 conda install --channel conda-forge op

概述 该项目在不漏水的情况下将STL文件中的网格体素化。 由于我们正在使用assimp库加载文件，因此它仅支持多种格式。 基本上，该项目可以概括为两个步骤： 表面体素化对于每片网格（三角形），我们以两种方式检查碰撞的体素： 获取每个三角形的最小边界框，并用三角形检查该框中的每个体素； 从与三角形碰撞的任何体素开始，然后进行bfs搜索以检查相邻的体素。 第一种方法是轻量级的，但当（三角形的体积/边界框的体积）的比率小时，可能会变得更糟。 而第二种方式具有相当大的恒定开销。 对于线程池中的每个线程，它将选择一个三角形进行体素化。 时间复杂度为O（m * c），其中m是三角形数，c是某些因素，例如边界框中的体素数或bfs的恒定开销。 固体体素化配备表面体素化后，固体体素化可能很简单：填充。 我们尝试像雕刻木头一样填充网格的外部空间，因为它更简单并且不需要水密性。 但是，使用bfs的基本