Matlab到Python：变式最优运输库的重构计划

资源摘要信息:"本仓库提供了计算变式最优运输（VOT）的C++库的源代码，并包含了与Matlab交互的接口。该软件包是基于Liang Mi, Wen Zhang, Gu Xianfeng Gu和Yalin Wang在2018年发表于欧洲计算机视觉会议（ECCV）的论文《可变的Wasserstein聚类》中所述算法的实现。VOT库目前处于过时状态，并且维护者推荐用户查看最新的Python版本代码，且计划在今年晚些时候重构该C++版本。" 知识点： 1. 最优运输问题（Optimal Transport Problem）：一种数学问题，旨在找到一种成本最低的方式，将一种分布的物资运输到另一种分布。在机器学习领域，这常常被用来比较两个概率分布之间的差异。 2. 变式最优运输（Variant Optimal Transport，简称VOT）：对传统最优运输问题的推广，用于适应更复杂的场景和需求，如n维欧几里得空间中的应用。 3. C++库：在本仓库中，VOT算法的实现是通过C++编程语言完成的。C++是一种静态类型、编译式、通用的编程语言，被广泛用于系统/应用软件、游戏开发、实时物理模拟等。 4. Matlab与C++的交互：仓库提供了与Matlab交互的接口，使得Matlab用户可以使用Matlab调用C++编写的VOT库进行实验和分析。 5. 牛顿法（Newton's Method）：在VOT库中，牛顿法被用于解决优化问题，特别是在计算3D欧几里得空间中的最优运输问题。 6. 梯度下降（Gradient Descent）：梯度下降是一种优化算法，用于求解函数的局部最小值。VOTx版本使用梯度下降算法来解决n维欧几里得空间中的变式最优运输问题。 7. Voronoi图：3D Voronoi图是VOT版本可以生成的一种数学结构，用于描述特定空间内的离散点集如何分割空间。它在很多领域中都有应用，如计算几何、空间数据分析等。 8. Makefile和config.mk文件：这些文件包含了构建（编译）库和程序所需的指令和配置信息。开发者可以通过修改这些文件来自定义构建过程，例如更改编译器选项或指定库文件路径。 9. 构建和运行VOT库：在库的根目录中，通过运行make clean来清理之前的编译结果，然后使用make命令进行编译。如果需要，可以使用make -j4来加速编译过程，这会在多个核心上并行运行。 10. Linux命令行工具：通过命令行工具来编译和运行VOT库的程序，展示了如何在Linux环境下使用命令行操作来构建和执行软件。 11. 系统开源：仓库被标记为“系统开源”，意味着其源代码是公开的，任何人都可以访问和修改。这有助于推动技术进步，允许社区合作并提供对软件的透明度。 12. 示例运行命令：为了运行VOT库中的命令行程序，需要在命令行中输入"vot"或"votx"，并附上必要的参数，例如"-e"和数据集路径。 13. 重构计划：维护者已经计划在今年晚些时候重构C++版本的VOT库，这可能包括更新算法、改善性能、增加新功能或优化代码架构等。 通过这些知识点，可以更深入地理解VOT库的功能和使用方式，以及其在计算最优运输问题中的作用。同时，这些信息对于开发者来说是非常重要的资源，可以帮助他们理解和利用该库进行相关的研究和开发工作。