董震和杨必胜的点云描述符BSC 的开源代码和c++ 实现

BSC（Beyond Spatial- and Channel-wise Convolutions: Bridging the gap between Convolutional Networks and Graph Neural Networks for 3D Shape Analysis）是董震和杨必胜等人提出的一种用于点云特征提取的深度学习模型，其开源代码和C++实现可以在以下GitHub仓库中找到：

https://github.com/WangYueFt/dgcnn/tree/master/pytorch/models/beyond_gcns

该仓库包含了BSC模型的PyTorch实现代码，其中包括了训练和测试BSC模型的代码，以及BSC在几个点云数据集上的实验结果。

此外，BSC模型的作者还在其个人主页上提供了该模型的C++实现代码，可以在以下链接中找到：

https://www.cs.sfu.ca/~zhen/bsc.html

在该链接中，可以找到BSC模型的C++实现代码、使用说明以及数据集下载链接等相关信息。值得注意的是，该C++代码的使用需要一定的编程基础和相关环境的配置，建议在使用前仔细阅读使用说明。

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董震和杨必胜的点云描述符DBSC 的开源代码和c++ 实现

DBSC（Deep Boundary-Aware Shape Completion）是董震和杨必胜等人提出的一种基于深度学习的点云形状补全方法，其开源代码和C++实现可以在以下GitHub仓库中找到：

https://github.com/yifita/DBSC

该仓库包含了DBSC模型的PyTorch实现代码，其中包括了训练和测试DBSC模型的代码，以及DBSC在几个点云数据集上的实验结果。

同时，DBSC模型的作者还在其个人主页上提供了该模型的C++实现代码，可以在以下链接中找到：

https://www.cs.sfu.ca/~zhen/dbsc.html

在该链接中，可以找到DBSC模型的C++实现代码、使用说明以及数据集下载链接等相关信息。需要注意的是，该C++代码的使用需要一定的编程基础和相关环境的配置，建议在使用前仔细阅读使用说明。

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('D:\dzh\董震豪\practice\接单\_02爬取岗位\客户名称及产业布局.xlsx') print(df)

这段代码是使用 Pandas 库读取 Excel 文件并将数据存储在 DataFrame 中，并最终将 DataFrame 打印输出。具体来说，代码中的 `pd.read_excel('D:\dzh\董震豪\practice\接单\_02爬取岗位\客户名称及产业布局.xlsx')` 语句会读取指定路径下的 Excel 文件，而 `print(df)` 则会将读取到的数据打印输出。需要注意的是，代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改，确保能够正确读取到文件。