3dbinpacking是一个用于3D装箱的Python库。

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简介：
3D箱包装依赖于3D Bin Packing的实现。这段代码构建于Go语言的实现之上。其主要特性包括对垃圾箱和物品的排序方式：[bigger_first=False/True]。通常情况下，所有垃圾箱和物品都会按照最小到最大的顺序进行排列，反之亦然，从而确保包装的有序性。此外，对于物品的分配，[distribute_items=True]表示从垃圾箱和物品列表中，系统会逐一将物品放入相应的垃圾箱，并保证至少有一个物品被包含在每个可以容纳该物品的垃圾箱内，最终将所有物品完整地放入所有箱柜中。相反地，当[distribute_items=False]时，程序会尝试将所有物品放入每个垃圾箱中；最后，它会呈现出每个垃圾箱中适合放置的物品以及未能完全放置的物品。另外，[number_of_decimals=X]用于定义输入和输出数据中的小数位数限制，默认值为3。 Bin和Items共享相同的创建参数。

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3DBinPacking：一个用于3D装箱的Python库

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3DBinPacking是一款专为解决三维空间中物品最优装载问题而设计的Python工具库。它提供了一系列高效算法，帮助用户轻松应对复杂的装箱挑战，在物流与仓储管理领域有着广泛的应用前景。 3D箱包装基于Go语言中的3D Bin Packing实现。该代码具有以下特性： 1. 对垃圾箱和物品进行排序：默认情况下所有箱子和物品从最小到最大排序，也可以选择按相反顺序排序。 2. 物品分配： - [distribute_items=True]：将物品放入可容纳它们的任意一个或多个盒子中。每个物品至少会放置在一个合适的盒子里。 - [distribute_items=False]：尝试把所有物品放进每一个垃圾箱，最后显示哪些适合和不适合放在各个箱子中的物品。 3. 小数位设置：[number_of_decimals=X] 定义输入输出数值的小数精度，默认值为3。安装方法： ``` pip install py3dbp ``` 基本说明： - Bin（盒子）和Items（物品）的创建参数相同。

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AnDA是基于Python的数据同化库，特别适用于使用`abs`等函数处理气象和海洋科学中的序列数据。它提供了高效的数据分析工具，助力科研人员进行复杂的数据模拟与预测工作。 AnDA是一个用于模拟数据同化的Python库，在不知道系统动态模型的情况下重建系统的状态方面非常有用。这种方法假设可以使用代表性的目录来表示系统轨迹。AnDA结合了模拟预报方法与集合数据同化技术。入门教程可以在名为“test_AnDA.ipynb”的ipython笔记本中找到，其中包含代码描述和测试示例。如果发现错误，请联系作者Pierre Tandeo报告问题。此外，也可以根据需要提供Matlab代码的支持，但未来将不再支持。建议新用户考虑使用AnDA Python库，它不需要特殊的Matlab工具箱许可证，并且在未来的作品中会继续被推荐使用。如果您使用这个库进行研究工作，请引用我们的出版物：Lguensat, R., Tandeo, P., Ailliot, P., Pulido, M. 和 Fablet, R. (2017). 模拟数据同化。每月天气评论，145(10)，4093-4107。版权归属：Pierre Tandeo 保留所有权利。该程序是自由软件，可以在GNU通用公共许可证下使用。

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MMSegmentation-Distiller是一款先进的知识蒸馏工具箱，建立在MMSegmentation框架之上，致力于提升模型性能与效率，适用于各类语义分割任务。分段细分该项目基于mmsegmentation（v-0.11.0），所有用法与相同，包括培训、测试等。蒸馏器动物园的安装设置如下：新建conda环境： ``` conda create -n distiller python=3.7 ``` 安装PyTorch 1.3+ 安装mmdetection-distiller ```shell git clone https://github.com/pppppM/mmsegmentation-distiller.git cd mmsegmentation-distiller pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 训练（单GPU）： ```shell python tools/train.py configs/distiller/cwd/cwd_psp_r101-d8_distill_psp_r18_d8_ ```

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