class vtkAbstractMapper(vtkmodules.vtkCommonExecutionModel.vtkAlgorithm): def AddClippingPlane(self, plane:'vtkPlane') -> None: ... @staticmethod def GetAbstractScalars(input:'vtkDataSet', scalarMode:int, arrayAccessMode:int, arrayId:int, arrayName:str, cellFlag:int) -> 'vtkAbstractArray': ... def GetClippingPlanes(self) -> 'vtkPlaneCollection': ... @staticmethod def GetGhostArray(input:'vtkDataSet', scalarMode:int, ghostsToSkip:int) -> 'vtkUnsignedCharArray': ... def GetMTime(self) -> int: ... def GetNumberOfClippingPlanes(self) -> int: ... def GetNumberOfGenerationsFromBase(self, type:str) -> int: ... @staticmethod def GetNumberOfGenerationsFromBaseType(type:str) -> int: ... @staticmethod def GetScalars(input:'vtkDataSet', scalarMode:int, arrayAccessMode:int, arrayId:int, arrayName:str, cellFlag:int) -> 'vtkDataArray': ... def GetTimeToDraw(self) -> float: ... def IsA(self, type:str) -> int: ... @staticmethod def IsTypeOf(type:str) -> int: ... def NewInstance(self) -> 'vtkAbstractMapper': ... def ReleaseGraphicsResources(self, __a:'vtkWindow') -> None: ... def RemoveAllClippingPlanes(self) -> None: ... def RemoveClippingPlane(self, plane:'vtkPlane') -> None: ... @staticmethod def SafeDownCast(o:'vtkObjectBase') -> 'vtkAbstractMapper': ... @overload def SetClippingPlanes(self, __a:'vtkPlaneCollection') -> None: ... @overload def SetClippingPlanes(self, planes:'vtkPlanes') -> None: ... def ShallowCopy(self, m:'vtkAbstractMapper') -> None: ...

这是 VTK（Visualization Toolkit）库中 vtkAbstractMapper 类的定义。vtkAbstractMapper 是一个抽象基类，定义了映射器（Mapper）的基本接口和功能。映射器是 VTK 库中的一个重要概念，用于将数据集（DataSet）和图形数据（Geometry）进行映射，生成可视化效果。

在这个类中，定义了许多方法，例如 AddClippingPlane、GetAbstractScalars、GetClippingPlanes、GetMTime 等。这些方法用于实现映射器的不同功能，例如添加剪裁平面、获取抽象标量、获取剪裁平面列表、获取最后修改时间等。这些方法的参数和返回值类型也有所不同，例如 vtkPlane、vtkAbstractArray、vtkDataArray、vtkWindow 等。

此外，vtkAbstractMapper 类还定义了一些静态方法和虚函数，例如 IsTypeOf、NewInstance、SafeDownCast 等。这些方法用于实现类的类型判断、实例化、对象转换等功能。

需要注意的是，vtkAbstractMapper 是一个抽象基类，不能直接实例化，只能通过其派生类来实现具体的功能。常用的派生类包括 vtkMapper、vtkOpenGLPolyDataMapper、vtkVolumeMapper 等。

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代码解释 class Swish(nn.Module): @staticmethod def forward(x): return x * torch.sigmoid(x)

这是一个 PyTorch 模型中的 Swish 激活函数的定义。Swish 是由 Google Brain 团队提出的一种新的激活函数，它的公式为：

Swish(x) = x * sigmoid(x)

其中 sigmoid(x) 是 sigmoid 函数，x 是输入。该激活函数的特点是在保持 ReLU 的非线性特性的同时，能够更好地处理负数输入，因此可以提高模型的性能。在 PyTorch 中，我们可以使用 @staticmethod 装饰器将 forward() 方法定义为静态方法，使用时不需要实例化对象，直接使用类名点调用即可。

讲解： class LBSign(torch.autograd.Function): @staticmethod def forward(ctx, input): return torch.sign(input) @staticmethod def backward(ctx, grad_output): return grad_output.clamp_(-1, 1)

我是ChatGPT，是由OpenAI训练的大型语言模型。这里的LBSign是一种将输入张量的符号函数映射到输出张量的函数，在前向传播中，它将每个输入元素的符号映射到输出张量，而在反向传播中，它将梯度限制为-1到1之间。