参考资料：贪婪投影算法原理贪婪投影算法Greedy Projection algorithmGopi, M. & Krishnan, A Fast and Efficient Projection-Based Approach for Surface Reconstruction, High Performance Computer Graphics, Multimedia and Vis
Brief本博客直接是对pytorch的中文文档的学习和理解。 这里是第一部分的内容。主要包括以下的5个方面自动求导机制CUDA语义扩展pytorch多进程最佳实践序列化语义1 自动求导机制1.1从后向中排除子图什么是子图，为什么要排除子图我的理解是，在一个神经网路结构中，一个计算图也就是一个前向计算的过程，我们在BP的过程中可能需要对某些子图的权重不希望它更新，包括有以下的情形：（1）dropo
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2024-02-14 14:40:53
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活动选择问题：有N个活动，仅安排一个人去完成，求一个人在不限时的情况下最多能完成几个活动，要求：活动包含开始时间和结束时间，活动的时间点不能变，就是说到时了，到点的活动必须开始。 这个问题为什么能够用greedy思想来求解，一个最直接的想法就是：活动已经
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2024-04-06 09:29:25
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四种坐标系：世界坐标系、相机坐标系 、图像坐标系、像素坐标系。World Coordinate,Camera Coordinate,Image Coordinate,Pixel Coordinate.Forward Projection:Backward Projection:much of vision concerns trying to derive backward projection
原创
2023-02-16 12:18:23
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# 实现 "projection mongodb" 的流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取数据) --> B(筛选需要的字段)
B --> C(返回结果)
```
## 步骤说明
1. 获取数据：首先，我们需要从 MongoDB 数据库中获取需要进行投影的数据。在代码中，可以使用以下的代码来连接数据库并获取数据：
```python
原创
2023-10-29 10:17:30
66阅读
A projection is the transformation of points and lines in one plane onto another plane by connecting corresponding points on the two planes with parallel lines. This can be visualized as shining ...
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2022-04-14 17:23:50
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目录一）概念二）找出全局最优解的要求三）求解时应考虑的问题四）基本步骤五）贪心策略选择六）实际应用1.零钱找回问题2.背包问题3.哈夫曼编码4.单源路径中的Djikstra算法5.最小生成树Prim算法 一）概念贪心算法（Greedy Alogorithm）又叫登山算法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但是适用范围有限的策略。贪心算法没有固定的框架，算法
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2024-06-11 19:34:05
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Greedy Mouse
时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB
难度：3
原创
2023-05-05 20:22:52
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贪婪算法贪心算法自顶向下，常规递归－》尾递归－》迭代。每次看一个解。贪心算法的选择：1.一个全局最优解可以通过局部最优（贪心）来选择达到。2.我们所做的选择总是当前看起来最佳的的选择，然后再解决选择之后出现的子问题，可能依赖已经作出的选择但是不会依赖还没有做出选择的子问题。3.证明在每一步所做的贪心选择最终能产生一个全局最优解。结果：我们先证明考察一个全局最优解，然后证明可以对该解加以修改，使其采
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2024-09-23 19:50:53
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A projection is the transformation of points and lines in one plane onto another plane by connecting corresponding points on the two planes with parallel lines. This can be visualized as shining ...
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2021-08-20 13:57:16
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1、概述shadow projection，又可成为planar shadow， 这是一种非常简单的绘制阴影的方法。主要应用的应用场景：物体在平面投射阴影。主要思想：把阴影看作是物体在平面上的投影(projection)，然后将该projection绘制出来即可。 2、具体方法具体实现： 给定光源的位置L，物体上的任意一点V, 平面s的法向量N. 求V在平面s上的投影点P. 由简单的几何知识可知，光源L和顶点V之间的光线方程为：平面s的方程为 ：, 其中Q为平面上的任意一点。由图可知，投影点P是光线与平面的交点，所以 即易知故这样就得到了shadow matrix 3、代码void shado
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2013-07-02 20:46:00
146阅读
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# MongoDB Projection 实现步骤
## 概述
在 MongoDB 中，Projection 是一种可以用于查询中的操作，它可以让我们指定在查询结果中返回哪些字段，并排除哪些字段。本文将介绍如何在 MongoDB 中使用 Projection。
## 流程
下面是使用 Projection 的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------- |
| 步
原创
2023-07-30 06:45:42
449阅读
# MongoDB: 使用 find 过滤与投影
MongoDB 是一个广泛使用的 NoSQL 数据库，其灵活的数据模型和强大的查询能力使其在处理大规模数据时非常高效。本文将为您介绍 MongoDB 中的 `find` 方法的过滤和投影功能，并通过代码示例帮助您理解这些概念。
## 1. 什么是过滤和投影？
在 MongoDB 中，**过滤**是指从数据库中查询符合特定条件的文档，而 **投
原创
2024-09-25 08:32:08
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前言接着前面一篇，线性分类器——点集样本分类，我们继续往下说说。之前我们从简单的开始，先给出一条直线，然后依次给出一些点，每给一个点，就按照规则对点进行分类，现在我们往前进一步，给定一群数据点，用直线把他们分开！实施步骤：1、一样的，首先来看看效果图：先用鼠标左右键给出数据集 点击左侧学习按钮，自动用直线将其分开。这里采用梯度下降法，效果如图： 这就是我们要实现的效果，由于初始值用的是随机生成的数
贪心（Greedy Algorithm）11. 盛最多水的容器44. 通配符匹配45. 跳跃游戏 II55. 跳跃游戏122. 买卖股票的最佳时机 II
原创
2023-05-22 10:35:58
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题目描述Takahashi has A cookies, and Aoki has B cookies. Takahashi will do the following action K times:·If Takahashi has one or m
原创
2020-03-17 23:38:02
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wrap curve to surface.
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2021-08-17 14:16:42
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# MongoDB 查询中的 Projection：提取必要数据的艺术
在进行数据库操作时，往往需要从许多字段中提取出我们需要的数据，而不是一次性获取所有字段。在 MongoDB 中，**Projection** 是我们实现这个目标的一个强大工具。通俗地说，Projection 允许我们**通过指定要包含或排除的字段来控制查询结果的内容**。
本文将深入探讨 MongoDB 的 Project
# MongoDB Projection 别名
在使用 MongoDB 进行数据查询时，我们经常会使用 Projection 来控制返回结果中包含的字段。而在实际应用中，有时候我们希望返回的字段名不直接对应数据库中的字段名，这时就可以使用 Projection 别名来实现这个需求。在本文中，我们将介绍 MongoDB Projection 别名的概念、用法以及在实际项目中的应用。
## 什么是
原创
2024-03-22 04:32:45
225阅读
mongodb 的安装及简单的使用方法mongodb 的安装下载mongodb运行mongodb 服务器运行mongodb 客户端mongodb 的命令行使用结语 mongodb 的安装由于本人小菜鸟一枚，对于各种系统的了解不够透彻，而且这些教程也可以在网上搜索到，所以只记录了windows环境下的安装教程下载mongodb你可以从MongoDB官网下载安装，MongoDB 预编译二进制包下载地
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2024-07-09 19:23:53
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