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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计算机图形学初尝这学期学计算机图形学，书对我是懵的我对书也是，查找了很多相关资料与博客，在这里跟大家说道说道这个好玩又有趣又加速头发掉落的东西。1.opengl的安装与配置首先请安装python，版本自订，我是3.8，环境是win10。具体意义上来说，opengl并不是个编译器，而是一个.whl文件。1.1错误安装方式打开pycharm，点击file中的settings点开其中的python in
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2024-01-14 09:34:50
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python环境搭建一、下载 python 下载 python：https://www.python.org/downloads/windows/在下载页面可以看到很多不同版本的下载链接。其中，标记 x86 的为 32 位安装包，x86-64 为 64 位安装包。executable installer为完整的安装包，下载完即可安装；web-based installer 体积更小，但安装时仍需联
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2024-07-23 09:22:50
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# Python GLM库: 线性回归模型的利器
 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 安装glm
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## 1. 简介
在开始之前，我们先了解一下什么是glm。glm是一个强大的Python库，它提供了许多用于线性模型的功能。它可以用于数据分析、机器学习和统计建模等领域。
在本篇文章中，我们将指导你如何安装glm。
## 2. 安装步骤
下面是安装glm的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装
原创
2023-09-01 03:46:13
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# 如何在Python中实现GLM（广义线性模型）
广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）是一种广泛使用的统计模型。通过使用Python，你可以轻松地实现GLM。在本篇文章中，我们将逐步引导你实现GLM，并在每一步提供详细的代码示例和注释。
## 实现步骤概述
以下是实现GLM的简要流程：
| 步骤 | 描述
## Python for循环计算慢的原因及优化方法
### 1. 简介
在Python中，for循环是一种常用的遍历列表或其他可迭代对象的方式。然而，当处理大量数据或复杂计算时，使用for循环可能导致程序运行缓慢。本文将介绍为什么Python for循环计算慢的原因，并提供一些优化方法，以提高程序的性能。
### 2. 流程概述
下面是整个流程的一个概述，我们将在接下来的章节中逐步详细说
原创
2023-11-08 06:23:26
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PyOpenGL安装教程基本介绍安装教程PyOpenGL一般通过运行pip命令安装：pip install PyOpenGL PyOpenGL_accelerate一般通过上述命令就可以，当然出现下面问题也可以下载 .whl 文件进行下载：通过pip安装失败（一般不会出现）对于windows用户出现版本不匹配或者安装后出现问题因此对于windows用户可以通过下载.whl文件进行安装：PyOpen
如果一味的去提高训练数据的预测能力，所选模型的复杂度往往会很高，这种现象称为过拟合，所表现的就是模型训练时候的误差很小，但在测试的时候误差很大。指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是训练集上效果好，在测试集上效果差。模型泛化能力弱。过度拟合产生的原因过拟合的第一个原因，就是建模样本抽取错误，包括（但
## 如何在Python中实现泊松回归（GLM）
泊松回归是一种广泛应用于处理计数数据的回归分析模型。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来实现泊松回归（GLM，广义线性模型）。本文将引导你通过分步教程来实现泊松回归的过程。
### 实现流程概述
以下是实现泊松回归的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-08-04 05:32:54
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day2int操作方法# bit_length()：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
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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# 计算交互效应：使用R语言的glm函数
## 介绍
在统计学中，交互效应是指两个或多个自变量之间相互作用产生的效果。在线性模型中，可以使用glm函数来计算交互效应。本文将介绍如何使用R语言的glm函数来计算交互效应，包括代码示例和流程图。
## 线性模型和glm函数
在线性模型中，通常使用glm函数（Generalized Linear Models）来拟合数据并进行统计分析。glm函数
原创
2024-04-20 07:50:52
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# 如何优化Python PySpark DataFrame计算慢的问题
## 简介
在PySpark中使用DataFrame进行大规模数据处理时，有时会遇到计算速度较慢的情况。本文将介绍如何优化Python PySpark DataFrame的计算速度，以提高效率。
### 流程步骤
以下是优化DataFrame计算速度的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-02-23 03:31:31
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python中函数的入门
python中函数形式诸如f(x)，前面为函数名称，使用英文的小括号来包裹参数，括号里面的即为函数的传入参数。分为内置函数和自定义函数两类。一、函数分类1.1 内置函数所谓的内置函数，即python语言中常用的、自带的函数，如print()，len()等。1.2 自定义函数自定义函数则是根据作者的需要自己创造出来的函数运算方式。使用def命令来做出定义，
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2023-06-21 16:05:32
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