本文基于Python语言，描述OpenGL的变换
1. 概述本文基于Python语言，描述OpenGL的变换笔者这里不过多描述每个名词、函数和细节，更详细的文档可以参考：变换 - LearnOpenGL CN (learnopengl-cn.github.io)2. 导入GLM平移、旋转、缩放等变换主要是使用变换矩阵来实现OpenGL Mathematics
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2023-07-05 13:14:36
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# 使用Python实现加权广义线性模型（GLM）
加权广义线性模型（GLM）是一种用于回归分析的统计模型。它将线性模型与广义线性模型结合，允许对不同观察值施加不同的权重。在本教程中，我将引导你逐步实现加权GLM，使用Python及其相关库。
## 流程概述
下面是实现加权GLM的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
# Generalized Linear Models (GLMs) in Python
## Introduction
Generalized Linear Models (GLMs) are a widely used class of statistical models that extends the linear regression framework to handle var
原创
2024-02-01 05:51:43
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# Python GLM库: 线性回归模型的利器
：返回表示该数字时二进制占用最少位数
>>> age = 12
>>> age.bit_length()
# __abs__()：返回绝对值
>>> age = -14
>>> age.__abs__()
>>> abs(-16)
# __add__()：相加
ChatGPT已经火了一段时间了，国内也出现了一些平替，其中比较容易使用的是ChatGLM-6B：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ，主要是能够让我们基于单卡自己部署。ChatGLM的基座是GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling论文中提出的模型，接下
Python中模块’glm’的vec3属性不存在在Python中，在使用第三方模块’glm’的时候，有时会遇到错误提示“module ‘glm‘ has no attribute ‘vec3‘”。这个错误提示通常说明在尝试访问属性vec3时，Python无法在该模块中找到此属性。要正确使用这个模块，我们需要了解更多有关它的信息。首先，让我们看一下glm模块是什么。glm模块是一个针对OpenGL图
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2023-10-07 13:41:00
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文章目录前言一、SGM是什么？1.代价计算2.代价聚合3.视察计算4.视察优化二、基于python实现SGM算法？总结 前言 开始正是入门立体匹配算法啦，会不断更新立体匹配的算法和代码。 水平有限，旨在先了解和读懂别人的代码的实现方式，和大家交流互相学习，自己用代码实现的话，…emmm…水平有限，可能还有点困难，大家一起努力呀。 一、SGM是什么？ SGM算法是Heiko Hirsch
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2023-12-17 20:48:06
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下面是我对GLM模型的理解：数据编码的方式在一般统计中，常用的coding方式有dummy，effect和cell.mean，这个在R和python中都可以实现。dummy coding 举例假设有4个组别A, B, C, D，它的自由度是4-1=3，因此它可以用3个不同位置的1来编码代表4个组（有一个组作为reference组，其编码全为0）. 假设如下的表格数据： 把g4组作为参考组，使用du
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2023-11-03 18:52:12
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# Python 中的 Stats 库
在数据科学和统计分析的领域，Python 提供了一系列强大的库来帮助我们进行数据处理和分析。其中，`stats`库是一个经常被使用的库，它可以用来从不同的角度处理和分析统计数据。本文将介绍 `stats` 库的基本用法，并通过代码示例来帮助读者理解如何使用该库进行统计分析。
## 1. 什么是 Stats 库？
`stats`库通常是指 `scipy.
# 如何使用Python进行分布检验
## 摘要
在数据分析和统计学中，分布检验是一种用于检验一个数据集是否服从某个特定的概率分布的统计方法。Python作为一种强大的编程语言，也提供了丰富的库和函数来进行分布检验。本文将介绍如何使用Python进行分布检验，以及使用的主要库和函数。
## 步骤
下面是进行分布检验的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入所需
原创
2024-01-31 07:45:48
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直方图 (Histogram)：用于展示数据的分布情况，特别适用于连续数据。通过划分数据范围成为若干个区间，统计每个区间内的数据个数，并绘制成柱状图。 散点图 (Scatter Plot)：用于显示两个变量之间的关系，每个数据点在图上表示为一个点。适用于探索变量之间的相关性和趋势。折线图 (Line Chart)：用于展示随时间或其他有序变量变化的趋势。适用于展示数据随时间的变化，如股票
# Python 中高斯函数的应用与实现
高斯函数，广泛应用于统计学和信号处理，是描述正态分布的重要工具。它以其钟形曲线的特征而著称。本文将介绍如何在 Python 中实现高斯函数，并通过绘制序列图和饼状图来展示其应用。
## 高斯函数概述
高斯函数的数学表达式为：
\[ f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x - \mu)^2}{
# 如何在Python中进行stats线性拟合
## 步骤概述
为了实现Python中的stats线性拟合，我们需要按照以下步骤进行操作。可以用下面的表格来展示整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 进行线性拟合 |
| 4 | 绘制结果 |
## 具体操作步骤
### 步骤1：导入必要的库
原创
2024-04-28 05:50:58
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