标题“Stanford 3D扫描库 PLY格式（包含兔子Bunny模型）”中提及的“Stanford 3D扫描库”指的是斯坦福大学提供的一个开放的三维模型数据集，这个数据集被广泛应用于计算机图形学、计算机视觉以及相关的三维重建领域。PLY格式是这个数据集所使用的文件格式，它是多边形文件格式（Polygon File Format）的简称，能够存储多种类型的数据，包括顶点的三维坐标、面片信息、颜色、法线、纹理坐标等，并且支持多种属性的扩展，使其能够满足各种特定应用的需求。PLY格式因其简单性、可读性和可扩展性而成为一种标准的数据交换格式。 在这个标题中特别提到了“包含兔子Bunny模型”，这意味着在所提供的数据集中，有一个特别著名且常用的标准测试模型——Bunny模型。Bunny模型是基于斯坦福大学进行的一次兔子扫描得到的数据，它具有高度详细的表面特征，成为测试和开发三维形状分析算法的常用工具。 描述中的“ply测试数据模型”进一步强调了本数据集的用途，即作为测试材料来评估不同算法对于三维数据处理的能力。这包括但不限于模型重建、配准、分割、形状分析、表面重建等方面。由于三维数据处理算法的多样性，统一的测试模型可以为研究者提供一个共同的基准，以便于比较不同方法的优劣。 从标签“CAD PLY”可以看出，数据集不仅限于计算机图形学领域，还与计算机辅助设计（Computer-Aided Design，简称CAD）紧密相关。CAD领域常需要处理复杂形状的三维模型，PLY格式由于其对三维模型信息的细致描述能力，因此在CAD领域中也有广泛应用。 在压缩包子文件的文件名称列表中，我们可以看到一系列的模型名称，例如dragon（龙）、horse（马）、manuscript（手稿）、China dragon（中国龙）、Armadillo（装甲兽）、happy buddha（快乐的佛像）、bunny（兔子）、statuette（小雕像）、Lucy（露西）、hand（手）。这些名称代表了数据集中所包含的各种三维扫描模型，它们各自具有独特的形状特征和复杂度，用于不同的研究和应用目的。例如，“China dragon”可能指的是与中国文化相关的龙形状模型，“Lucy”可能是一个人类模型的名字，用于模拟人体结构等。这些模型不仅为学术界提供了丰富的研究素材，也为工业界提供了实用的设计参考。 斯坦福大学提供的3D扫描数据集，通过PLY格式，为三维图形处理领域提供了重要的研究和测试平台。这一数据集的开放性和多样性使它成为了三维模型分析、算法测试与CAD设计中的重要资源。

### 计算摄影学——斯坦福大学课程精要 #### 一、课程概述 本课程由美国斯坦福大学提供，是关于计算摄影的最新讲座资料。计算摄影是一种结合了计算机科学与传统摄影技术的新领域，它利用算法和技术来增强图像质量、改善成像过程，并探索新的创意表达方式。该课程由斯坦福大学计算机科学系教授Marc Levoy讲授，旨在为学生介绍计算摄影的基础知识和技术。 #### 二、课程内容概览 根据提供的部分课程内容，我们可以总结出以下几个核心知识点： ##### 1. 摄像头像素处理流程 - **每台相机都使用不同的算法**：不同的相机制造商采用独特的处理技术和算法，这些技术可能会随着时间和型号的不同而变化。 - **处理顺序可能有所不同**：即使在相同类型的相机中，处理步骤的顺序也可能不同。 - **大多数技术都是专有的**：许多高级处理技术是由相机制造商持有专利的技术，对外界保密。 ##### 2. 传感器处理流程 - **去马赛克**（Demosaicing）：将原始图像中的单色像素转换成彩色像素。 - **色调映射与白平衡**（Tone Mapping & White Balancing）：调整图像的整体亮度和色彩平衡。 - **降噪与锐化**（Denoising & Sharpening）：减少图像噪声并增加细节清晰度。 - **压缩**：对图像进行压缩以便存储和传输。 - **模拟到数字转换**（Analog-to-Digital Conversion, ADC）：将传感器捕捉到的模拟信号转换为数字信号。 - **存储**：将处理后的数字信号保存到存储介质上。 ##### 3. 传感器技术 - **光电效应**：当光子撞击材料时，可能会发射出电子。这一过程取决于光的波长而非强度。 - **量子效率**：并不是所有的光子都能产生电子，这取决于设备的量子效率。例如，人眼的量子效率约为15%，而典型的数码相机则小于50%。 - **像素大小**：像素的电流非常小，通常在10-100fA之间，因此需要通过集成空间和时间来获取更多的电子。较大的像素和较长的曝光时间可以提高测量的准确性。 - **全阱容量**：过多的光子会导致饱和现象，较大的容量意味着更高的动态范围。 - **泛光**：当一个像素上的电荷溢出到邻近像素时会发生泛光现象，这种现象在CCD和CMOS传感器上都可能发生。 #### 三、技术细节 - **光电效应**：光子撞击材料表面后，可能会使材料释放出电子，这一过程称为光电效应。该过程仅依赖于光的波长而不是其强度。爱因斯坦曾提出，光子的能量可以通过公式\(E_{\text{photon}} = h \times \frac{c}{\lambda}\)来计算，其中\(h\)是普朗克常数，\(c\)是光速，\(\lambda\)是波长。 - **量子效率**：量子效率是指器件能够将光子转化为电子的概率。例如，人眼的量子效率大约为15%，而典型的数码相机的量子效率小于50%。最好的背照式CCD传感器的量子效率可超过90%。 - **像素大小**：较大的像素面积以及更长的曝光时间可以收集更多的电子，从而获得更准确的测量结果。例如，Casio EX-F1相机的像素尺寸为2.5微米×2.5微米（总面积6微米²），而Canon 5D II的像素尺寸为6.4微米×6.4微米（总面积41微米²）。 通过以上内容的学习，我们可以了解到计算摄影不仅仅是简单的图像捕捉，而是涉及到了复杂的传感器技术和先进的图像处理算法。掌握这些知识对于理解现代摄影技术和开发新的摄影应用具有重要意义。

碳纳米管场效应管（Carbon Nanotube Field-Effect Transistor, CNFET）是一种基于碳纳米管材料的半导体器件，其在微电子学和纳米电子学领域具有广阔的应用前景。Stanford模型是针对CNFET的一种电路模拟模型，特别为HSpice这种电路仿真软件所设计。本文将详细阐述该模型的核心概念、工作原理以及在HSpice中的应用。 碳纳米管是由单层或多层石墨烯卷曲而成的一维结构，具有独特的电学特性，如高载流子迁移率、低电阻和小尺寸。CNFET利用这些特性，可以实现高速、低功耗的电子开关操作。在Stanford模型中，CNFET的电学行为被数学化地表达，以便于在电路仿真中使用。 Stanford模型考虑了CNFET的几个关键因素，包括量子限域效应、电荷输运机制、栅极电容以及源漏接触电阻等。量子限域效应是指由于碳纳米管的直径很小，电子的能带结构受到量子力学的限制，导致其电导特性与传统半导体器件有所不同。电荷输运机制则涉及到电子在纳米管内的散射过程，包括声子散射、杂质散射等。栅极电容反映了栅极对沟道电荷的控制能力，而接触电阻则影响了电流的注入效率。 在HSpice中，Stanford模型通常通过一组参数来定义，这些参数包括但不限于：碳纳米管的直径、长度、管壁类型（单壁或多壁）、载流子类型（电子或空穴）、工作温度、栅极氧化层厚度等。用户可以根据实验数据或者理论计算来设定这些参数，以精确模拟实际CNFET的性能。 利用HSpice的Stanford模型，设计师可以进行复杂的电路仿真，比如模拟CNFET在不同工作条件下的电流-电压特性、频率响应、噪声性能等。这对于评估CNFET在逻辑门、高速通信、传感器和能源管理等领域的潜在应用至关重要。 在nano_model_39这个文件中，很可能包含了Stanford模型的详细参数设置、仿真脚本以及相关的仿真结果。用户可以通过解析这个文件来进一步理解CNFET的电路行为，并可能进行优化设计。通过对比不同的模型参数，可以探究CNFET性能的变化规律，从而推动碳纳米管电子技术的发展。 Stanford模型为理解和应用碳纳米管场效应管提供了一种强大的工具，使得科研人员和工程师能够在计算机上模拟CNFET的行为，以优化设计、减少实验成本并探索新的电路架构。而nano_model_39这样的文件，就是这一过程中不可或缺的数据载体和仿真资源。

stanford-corenlp-full-2018-10-05 （3.9.2版本）

Stanford_CS106B_Assignments：我为斯坦福大学CS106B（C ++编程抽象）课程承担的作业的解决方案。 （2017-2018）

主成分回归代码matlab及示例机器学习（Coursera） 这是我对Andrew Ng教授的所有机器学习（Coursera）编程任务和测验的解决方案。 完成本课程后，您将对机器学习算法有一个广泛的了解。 首先尝试自己解决所有任务，但是如果您陷入困境，请随时浏览代码。 内容 讲座幻灯片 编程分配的解决方案 解决测验 斯坦福大学的吴安德（Andrew Ng） 第一周 视频：简介 测验：简介 视频：具有一个变量的线性回归 测验：具有一个变量的线性回归 第二周 视频：具有多个变量的线性回归 测验：具有多个变量的线性回归 视频：八度/ Matlab教程 测验：八度/ Matlab教程 编程分配：线性回归 第三周 视频：Logistic回归 测验：逻辑回归 视频：正则化 测验：正则化 编程分配：逻辑回归 第四周 视频：神经网络：表示 测验：神经网络：表示形式 编程作业：多类分类和神经网络 第五周 视频：神经网络：学习 测验：神经网络：学习 编程作业：神经网络学习 第六周 视频：应用机器学习的建议 测验：应用机器学习的建议 视频：编程分配：正则线性回归和偏差/方差 机器学习系统设计 测验：机器学习

斯坦福OpenIE的Python3包装器 开放信息提取（open IE）指的是从纯文本中提取结构化关系三元组，因此不需要预先指定这些关系的模式。 例如，巴拉克·奥巴马（Barack Obama）出生于夏威夷将创建一个三元组(Barack Obama; was born in; Hawaii) ，对应于开放域关系“出生于”。 如本文所述，CoreNLP是开放式IE系统的Java实现： 可以在这里找到更多信息： : OpenIE库仅以英语提供： ://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/human-languages.html 安装 您需要安装python3和Java。 CoreNLP库使用Java。 pip install stanford_openie 例子 from openie import StanfordOpenIE with Stanford

著名的斯坦福大学开发的WAAS分析工具。

C#下调用Stanford CoreNLP,实现中文分词,命名实体识别,词性判断.附件中只包含如何调用,需自行从stanford官网下载模型和语料