computer graphics principles and practice download
时间: 2023-08-29 10:02:26 浏览: 343
《计算机图形学原理与实践》是一本非常经典的计算机图形学教材，尤其适合计算机图形学领域的学习和研究。该书由美国计算机图形学专家Foley、Van Dam、Feiner和Hughes编写，是图形学领域的标准教材之一。
如果您希望下载《计算机图形学原理与实践》，有几个途径可以实现。首先，您可以通过一些在线的图书馆平台或电子图书馆查询是否有该教材的电子版本，并进行下载。其次，您可以通过一些知名的学术研究网站或论坛，如ACM Digital Library、Google学术搜索等，搜索该书的相关论文或资料，可能会有人分享电子版的下载链接。
除此之外，如果您在学校或研究机构中有图书馆资源，也可以咨询相关工作人员是否提供了《计算机图形学原理与实践》的实体书籍，然后通过借阅或复印的方式获取所需内容。
如果以上方法无法满足您的需求，您还可以尝试联系图书出版社或在线书店查询是否有该书的购买渠道。通过购买正版纸质书籍，不仅可以支持作者和图书出版行业的发展，还能获得物理媒体的拥有权和更好的阅读体验。
总之，如果您希望下载《计算机图形学原理与实践》，您可以尝试在线图书馆、学术研究网站、图书馆资源或图书出版社等渠道获取该教材的电子版或实体书籍。希望这些方法对您有所帮助！
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火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例
资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络，主要用于度量学习任务中，例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的，MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中，Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中，同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程，数字图像能够被映射到一个欧几里得空间，其中相似的图像在空间上彼此接近，不相似的图像则相对远离。
具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。
为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。
在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。
资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支，它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分：
1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。
2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。
3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。
5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。
Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
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