Yuli's Youth

1、OpenGL填充图案函数
1、创建掩模 fillPattern
2、设定掩模为当前填充图案
glPlygonStipple(fillPattern)
3、激活填充子程序
glEnable(GL_POLYGON_STIPPLE)
2、纹理和插值图案
填充多边形有两种基本方法：
1、纹理。
主要指material，我的理解是图案的拉伸覆盖。
2、插值填充。
方法：对多边形的顶点设定不同颜色，在GL_SMOOTH模式下默认插值填充。
用处：在各种光照条件下更加真实地着色多边形表面。
代码：interpolationGraph(void)

3、线框图方法
仅显示多边形的边
glPolygonMode(face,displayMode)
face:GL_FRONT,GL_BACK,GL_FRONT_AND_BACK
displayMode:GL_LINE,GL_POINT
Q1:我想让多边形填充颜色并且显示边
A1:通过指定多边形两次来实现。第一次绘制一个内部填充颜色的多边形，第二次绘制多边形的边，具体见”带边线的实心三角形.cpp”。

缝线的产生
    产生原因：扫描线填充算法和边绘制算法的差异。具体而言是深度值的计算差异。
    对应措施：
        1、（别画框线）可见性测试时用内部填充色来显示多边形边界
        2、调整填充算法计算得到的深度值，使得与边线算法得到的深度值不同
            glEnable(GL_POLYGON_OFFSET_FILL);
            glPolygonOffset(factor1,factor2); // 这俩参数的值来自经验
            当然也可以调整边线的深度值：GL_POLYGON_OFFSET_LINE
        3、使用模板缓存来限制填充算法（不推荐）。
Q2:如何显示一个凹多边形
A2：（1）分割成一组三角形，（2）填充三角形

消除选定边的机制
    glEdgeFlag(flag); // GL_TRUE|GL_FALSE;作用于之后的顶点
    多边形的顶点有一个flag，用于表明是否与下一个顶点相连。

4、前向面函数
默认情况下多边形面的朝向由顶点次序决定，但可以通过函数指定
glFrontFace(vertexOrder);
GL_CW 表示随后定义的顺时针多边形为前向面
GL_CCW 则相反

使用建议

当选择使用命令行语句启动你的python程序时，通常表现为python从命令行语句获取输入。此时建议将python与命令行交互的代码写在一个类或函数中，并存放在独立的.py文件中，保证代码的高内聚和低耦合。

使用流程

导入argparse包。

1

import argparse

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parser = argparse.ArgumentParser()

为parser增加若干个属性。

在命令行中即可通过属性对应输入参数。

下面的示例代码中，add_argument()由四个参数组成：

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parser.add_argument('--graph_size', type=int, default=20, help="The size of the problem graph")

• 属性名xxx：
  • 在属性名之前加上--，意味着这是个可选参数
  • 在属性名参数之前增加一个参数，如--gs，即可达到简写的目的，此时程序内部依然是graph_size，命令行中只要写--gs即可。
• 数据类型type：
  • parser.add_argument对于接受的值默认其为str，如果要将之视为int类型，额外加说明
• 默认值default
• 帮助help：
  • 在命令行中输入python xx.py -h就可以得到帮助信息。非常实用，建议好好写各个属性的说明。

生成可实际实用的实例(简称opts)

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opts = parser.parse_args()
gs = opts.graph_size

该语句会把parser中所有”add_argument”属性和值给返回到opts子类实例当中，通过opts就能获取命令行输入的内容。

对opts动动手脚

很多时候需要一些比较特殊或者比较复杂的参数，这些参数的值不直接来源于用户的命令行输入，比如来自本机环境和多种用户输入，此时需要你在代码中直接对opts进行调整。

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# 该属性值来自于当前环境是否存在多个GPU
opts.use_cuda = torch.cuda.is_available() and not opts.no_cuda

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# 该属性值需要对用户输入进行加工处理
opts.run_name = "{}_{}".format(opts.run_name, time.strftime("%Y%m%dT%H%M%S"))

将opts作为返回值返回

于是主程序就能接受命令行输入啦！

参考

《python和命令行之间的交互》https://www.cnblogs.com/still-smile/p/11636958.html 2019.10.8/2020.12.6

最近提出的理念是在组合优化问题中加入启发式算法，这种想法是有希望的，因为它可以节省昂贵的开发费用。然而，要将这一理念付诸实践，我们需要更好的模式和更好的培训方式。我们在两个方面都做出了贡献：

（1）我们提出了一个基于attention layers的模型，该模型的优势在于Pointer Network，我们展现了如何使用REINFORCE(基于deterministic greedy rollout的simple baseline)来训练此模型，我们发现这方法比使用value function更有效。

（2）我们对旅行商问题（TSP）的最近学习的启发式算法进行了显著的改进，对于多达100个节点的问题接近最优结果。在相同的超参数下，我们学习了车辆路径问题（VRP）、定向运动问题（OP）和奖品收集TSP（PCTSP）的两个变量的强启发式算法，其性能优于大部分的baseline，并且得到了接近高度优化和专业化算法的结果。

1.INTRODUCTION

想象你正在参加一个科学会议。这个学术领域非常受欢迎，你不想错过其中的任何内容。你已经选择了数张想要了解的海报（应该类似讲座海报），然后要在看完海报后回到你现在所处的地方：咖啡角。那么你应该选取何种参观路线，来让所走的路线最短呢？这就是旅行科学家问题（TSP）

你发现你遇到的问题等价于旅行商问题（TSP），这看起来有点让人沮丧——这个问题属于NP难题。幸运的是，复杂性理论分析了该问题的最坏情况，于是你的贝叶斯学派观点认为该问题不可能的。特别的，你有一个限制条件：这些海报将被定期布置。你想要一个特殊的算法，它不是解决所有问题，而是这类问题的实例。你还有几个月的时间准备。作为一个机器学习者，你想知道你的算法是否可以学习？

动机 机器学习算法已经代替人类作为解决各种任务的算法工程师。十年前，计算机视觉算法使用手工制作的特征，但今天他们被深度神经网络（DNNs）端到端（end to end）地学习。通过从数据中学习，DNNs在语音识别、机器翻译、图像字幕翻译等问题上的表现优于经典方法(LeCun et al., 2015).虽然DNNs主要用来做预测，强化学习（RL）已经使得算法通过与环境互动来学习如何做决定。例如学习玩Atari游戏(Mnih et al., 2015)，或通过前瞻性搜索诱导知识：这是用来掌握围棋游戏的（Silver等人，2017）。

世界不是一个游戏，我们希望训练能做出决定以解决实际问题的模型。这些模型必须学习如何从一个巨大的、组合的可行解集合中挑选出好的可行解。传统上，解决组合优化问题的方法可以分为（1）保证找到最优解的精确方法（2）权衡计算成本的启发式方法，尽管精确方法可以在内部使用启发式方法，反之亦然。启发式算法通常以规则的形式表示，规则可以解释为制定决策的原则。我们相信这些原则可以用DNNs参数化，并被训练以获得针对许多不同组合优化问题的新的、更强的算法，类似于DNNs在前面提到的应用程序中提高性能的方法。本文主要研究路径问题：一类重要且实用的组合优化问题。

一些有希望的学习启发式的方法已经在TSP上有所尝试(Bello et al., 2016)。为了推动这个方法，我们需要更好的模型和更好的训练方法。因此，我们建议使用一个基于注意力机制的强力模型，并且建议使用强化学习（基于deterministic greedy rollout的simple baseline）来训练模型。我们模型的目的不是超过类似Concorde的非学习的、特化的TSP算法。相反，我们展示了我们的模型（只有单一的超参数集合）在多种合理规模的路由问题上的灵活适用性。借助该模型，我们可以学习强启发式算法来解决不同的、没有好的启发式算法应用的实用性问题。

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