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Win7下Qt5.2中使用OpenGL的glu函数库无法使用的解决方案
最近在Window7使用Qt5.2学习OpenGL时，出现了以OpenGL中glu开头的函数库无法使用的错误，例如： 'gluPerspective' was not declared 上网搜了以下相关的解决方法，都是针对QT低版本的，例如这篇文章：QT常见错误之GLU头文件没法使用。我尝试了一下，最终在Window7下的QT5.2环境下解决了这个问题。 1、在引用了类似于gluPerspective函数的glu函数库所在源文件中添加头文件：#include<gl/glu.h> 这一步必须，不知道为什么在QT5.2下使用OpenGL的以glu开头的GLu32 库还需要包含gl/glu.h头文件，而使用OpenGL中以gl打头的OpenGL32库就不需要包含头文件了。 glut.lib和glut32.lib这两个库文件，将其拷贝到你的QT安装目录下的Qt5.2.0\5.2.0\mingw48_32\lib文件夹下，这样QT编译器会自动到该lib目录下搜相应的库文件，即glu
2.2K30发布于 2019-04-23 - 来自专栏DrugScience
DOCK-4-生成 Grid
: -1.000 CHARGED RESIDUE GLU : -1.000 CHARGED RESIDUE GLU : -1.000 CHARGED RESIDUE GLU : -1.000 CHARGED RESIDUE LYS : 1.000 CHARGED RESIDUE GLU : -1.000 CHARGED RESIDUE ASP : -1.000 CHARGED RESIDUE GLU : -1.000 CHARGED RESIDUE LYS : 1.000 CHARGED RESIDUE GLU : -1.000 CHARGED RESIDUE GLU
63710发布于 2021-02-04 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验11 B样条曲面生成
, GLU_DISPLAY_MODE, GLU_FILL); gluNurbsCallback(theNurb, GLU_ERROR, nurbsError);//这里可能需要强制转nurbsError gluNurbsProperty(theNurb, GLU_NURBS_MODE, GLU_NURBS_TESSELLATOR); gluNurbsProperty(theNurb, GLU_SAMPLING_TOLERANCE , 25.0); gluNurbsProperty(theNurb, GLU_DISPLAY_MODE, GLU_FILL); 设置回调函数： gluNurbsCallback(theNurb, GLU_ERROR ,那么需要GLU_U_STEP或GLU_V_STEP来指定u,v方向的采样点数量默认都是100. GLU_FILL); // 如果在视景体外部那么不启用分格化，提高性能 gluNurbsProperty(theNurb, GLU_CULLING, GLU_TRUE); // 从OGL服务器获取投影矩阵
2.2K40发布于 2020-10-29 - 来自专栏DeepHub IMBA
为什么所有主流LLM都使用SwiGLU？
这种平滑性是否有助于 Swish 的性能还不是100%清楚但它可能有助于优化 什么是门控线性单元（GLU）？ 下面就是 SwiGLU 的另外一个组件。让我们来谈谈 GLU。 门控的具体示例 假设我们有一个4维向量 x = [1.0, -0.5, 2.0, 0.3] GLU对同一个输入应用2个变换： 通过内容路径对内容进行变换：xW + b。 假设它产生 [0.9, 0.1, 0.95, 0.05] GLU输出是它们的逐元素乘积： GLU output = [2.0 × 0.9, -1.5 × 0.1, 3.0 × 0.95, 0.5 × 0.05 现在我们有了所有的组成部分，SwiGLU（Swish门控线性单元）简单地结合了Swish和GLU： 它不是像GLU那样使用sigmoid作为门，而是使用Swish。 这就是为什么它被称为 Swish + GLU。 那么公式的每个部分做什么呢？这与GLU的逻辑完全相同，改变的只是门控函数。
46410编辑于 2026-01-22 - 来自专栏程序随笔
聊聊ChatGLM-6B的源码分析
定位追溯： self.mlp = GLU( hidden_size, inner_hidden_size=inner_hidden_size, bias=use_bias, empty_init=empty_init ) def default_init(cls, *args, **kwargs): return cls(*args, **kwargs) class GLU layer_id=None, bias=True, activation_func=gelu, params_dtype=torch.float, empty_init=True): super(GLU 从源码分析来看，GLU/MLP类就是构造了两个线性层与gelu激活函数，其结构可简化如下： 从PrefixEncoder类的初始化方法来看，其就是embedding层与MLP的组合。 转载请备注出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ GLU GLU也可以理解为是MLP，在后面版本的ChatGLM中，去掉了GLU类的定义声明，直接换成了
90510编辑于 2024-01-09 - 来自专栏数据分析与挖掘
PaLM中使用的激活函数：SwiGLU
GLU（Gated Linear Unit），其一般形式为： GLU(x)=\sigma (Wx+b) \otimes (Vx+c) 这里的 可以是 函数，也可以是其它的一些激活函数，其相关变体如下 在FFN中，即FC-激活函数-FC中，一般定义如下： 在T5论文中没有使用偏置项，也就是： 同理可得： 结合激活函数+未使用偏置项+GLU就得到： 这就是PaLM中的激活函数了， 效果也是不错的： GLU Variants Improve Transformer Pathways: Asynchronous Distributed Dataflow for ML
5.1K00编辑于 2023-02-16 - 来自专栏DeepHub IMBA
为什么大型语言模型都在使用 SwiGLU 作为激活函数？
SwiGLU其实是2020年谷歌提出的激活函数，它结合了SWISH和GLU两者的特点。 Gated Linear Unit GLU（Gated Linear Unit）定义为两个线性变换的分量积，其中一个线性变换由sigmoid激活。 GLU(x) = sigmoid(W1x+b)⊗(Vx+c) GLU可以有效地捕获序列中的远程依赖关系，同时避免与lstm和gru等其他门控机制相关的一些梯度消失问题。 代码可以看到，我们的激活函数中也有3个权重是可以训练的，这就是来自于GLU公式里的参数。 SwiGLU的效果对比 SwiGLU与其他GLU变体进行比较，我们可以看到SwiGLU在两种预训练期间都表现得更好。
4.5K11编辑于 2024-04-15 - 来自专栏生信菜鸟团
Peaks 筛选过滤策略
GLU1=bam/SRR3033154.bam GLU2=bam/SRR3033155.bam ETH1=bam/SRR3033156.bam ETH2=bam/SRR3033157.bam macs2 callpeak -t $ETH $ETH2 -c $GLU $GLU --gsize 1E7 --name ETH1 --outdir ETH/ $ wc -l *bed 139 ETH_summits.bed narrowPeak 每一列意义如下： 单独样本callpeak 我们一对一进行 callpeak GLU1=bam/SRR3033154.bam GLU2=bam/SRR3033155.bam ETH1 =bam/SRR3033156.bam ETH2=bam/SRR3033157.bam macs2 callpeak -t $ETH1 -c $GLU1 --gsize 1E7 --name ETH1 --outdir ETH1/ macs2 callpeak -t $ETH2 -c $GLU2 --gsize 1E7 --name ETH2 --outdir ETH2/ $ wc -l ETH1
36200编辑于 2025-04-09 - 来自专栏图形学与OpenGL
OpenGL开发库的详细介绍zz
OpenGL函数库相关的API有核心库(gl)、实用库(glu)、辅助库(aux)、实用工具库(glut)、窗口库(glx、agl、wgl)和扩展函数库等。 从图1可以看出，gl是核心，glu是对gl的部分封装。glx、agl、wgl 是针对不同窗口系统的函数。glut是为跨平台的OpenGL程序的工具包，比aux功能强大。 OpenGL实用库The OpenGL Utility Library (GLU) 包含有43个函数，函数名的前缀为glu。 Glu 为了减轻繁重的编程工作，封装了OpenGL函数，Glu函数通过调用核心库的函数，为开发者提供相对简单的用法，实现一些较为复杂的操作。此函数由glu.dll来负责解释执行。 和glu、glx和wgl一样，这些OpenGL扩展是由硬件厂商和厂商组织开发的。OpenGL扩展(OpenGL Extention)包含了大量的扩展API函数。
2.3K30发布于 2018-10-09 - 来自专栏数据派THU
深入了解 TabNet ：架构详解和分类代码实现
此外，对于Feature Transformer ，输出通过 GLU 激活层传递。 GLU（与 sigmoid 门相反）的主要功能是允许隐藏单元更深入地传播到模型中并防止梯度爆炸或消失。 def glu(x, n_units=None): """Generalized linear unit nonlinear activation.""" class FeatureBlock(tf.keras.Model): """ Implementation of a FL->BN->GLU block """ def __init_ # because GLU activation halves it self.fc = tf.keras.layers.Dense(units, use_bias=False) if fc 特征选择是通过应用 sparsemax 激活（而不是 GLU）来完成的并同时考虑到先验的比例。先验比例允许我们控制模型选择一个特征的频率，并由它在前面的步骤中使用的频率控制（稍后会详细介绍）。
2.7K40编辑于 2022-03-04 - 来自专栏DrugScience
BioPython-PDB-1
13 icode= >, <Residue THR het= resseq=14 icode= >, <Residue LEU het= resseq=15 icode= >, <Residue GLU het= resseq=16 icode= >, <Residue VAL het= resseq=17 icode= >, <Residue GLU het= resseq=18 icode= 21 icode= >, <Residue THR het= resseq=22 icode= >, <Residue ILE het= resseq=23 icode= >, <Residue GLU 31 icode= >, <Residue ASP het= resseq=32 icode= >, <Residue LYS het= resseq=33 icode= >, <Residue GLU 48 icode= >, <Residue GLN het= resseq=49 icode= >, <Residue LEU het= resseq=50 icode= >, <Residue GLU
1.1K10发布于 2021-02-04 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
win7 64位系统，vs2010下配置OpenGL开发环境
project property-> Configuration Properties->Linker->Input->Additional Dependencies 在其中添加opengl32.lib glu32 OpenGLVersion =glGetString(GL_VERSION); //返回当前OpenGL实现的版本号 const GLubyte* gluVersion= gluGetString(GLU_VERSION ); //返回当前GLU工具库版本 printf("OpenGL实现厂商的名字：%s\n", name); printf("渲染器标识符：%s\n", biaoshifu); printf("OOpenGL 实现的版本号：%s\n",OpenGLVersion ); printf("OGLU工具库版本：%s\n", gluVersion); } //#include<gl/glu.h> //glut.h 本来OpenGL程序一般还要包含<GL/gl.h>和<GL/glu.h>，但GLUT的头文件中已经自动将这两个文件包含了，不必再次包含。 然后看main函数。
1.2K50发布于 2019-01-18 - 来自专栏拓端tecdat
Java代码编写：CS335 Space Racing Simulator
private GLU glu = new GLU(); @Override public void display(GLAutoDrawable gLDrawable) { final GL2 gl.glLoadIdentity(); gl.glMatrixMode(GL2.GL_PROJECTION); gl.glPushMatrix(); gl.glLoadIdentity(); glu.gluOrtho2D
32210编辑于 2022-10-25 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
《Transformer Quality in Linear Time》论文解读
改进Transformer Block （MHSA+GLU） 后面有工作对FFN做了改进，提出了GLU（Gated Linear Unit）结构，并且发现能有效提升模型性能。GLU结构大致如下图。 上图左边的GLU结构的数学表达式如下： \begin{array}{l l}{{U=\phi_{u}(X W_{u}),}}&{{V=\phi_{v}(X W_{v})}}\\ {{{O}=\left( GAU（Gated Attention Unit） 上面的GLU和注意力模块是独立开的，GAU做了一个很巧的构思把二者融合到了一个模块，其结构和伪代码如下图所示 GAU的数学表达式如下： {O}=(U 3.1 参数量比较 下面我们比较一下 MHSA +MLP/GLU与 GAU 结构的参数量： MHSA+MLP/GLU MHSA: Q, K, V对应的映射模块权重均为hdd/h=dd,最后MHSA的Dense : 如果采用GLU结构，那么权重参数量则为3de=12dd 总结：如果采用MHSA+MLP，则参数量是12dd；如果采用MHSA+GLU，则参数量是16dd GAU参数量为3de+ds。
90010编辑于 2023-06-27 - 来自专栏AIWalker
NAFNet ：无需非线性激活，真“反直觉”！但复原性能也是真强！
将GLU引入到Baseline中可能会改善性能，但同时会导致块内(intra-block)计算复杂度提升，而这并非我们所期望的。 为此，我们对Baseline中的激活函数进行了回顾，其定义与近似实现如下： GELU与GLU的实现可以发现：GELU是GLU的一种特例。 我们从另一个角度猜想：GLU可视作一种广义激活函数，它是可以用于替代非线性激活函数。此外，我们注意到：GLU自身已包含非线性且该非线性并不依赖 。 基于上述，我们提出了一种简化版GLU变种(见上图c)：直接将特征沿通道维度分成两部分并相乘。 这就是促使我们将CA视作GLU的一种特例并可进一步简化。
5.6K20编辑于 2022-04-27 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
《Transformer Quality in Linear Time》论文解读
改进Transformer Block （MHSA+GLU）后面有工作对FFN做了改进，提出了GLU（Gated Linear Unit）结构，并且发现能有效提升模型性能。GLU结构大致如下图。 图片上图左边的GLU结构的数学表达式如下：\begin{array}{l l}{{U=\phi_{u}(X W_{u}),}}&{{V=\phi_{v}(X W_{v})}}\\ {{{O}=\left GAU（Gated Attention Unit）上面的GLU和注意力模块是独立开的，GAU做了一个很巧的构思把二者融合到了一个模块，其结构和伪代码如下图所示图片GAU的数学表达式如下：{O}=(U\odot 3.1 参数量比较下面我们比较一下 MHSA +MLP/GLU与 GAU 结构的参数量：MHSA+MLP/GLUMHSA: Q, K, V对应的映射模块权重均为hdd/h=dd,最后MHSA的Dense 结构，那么权重参数量则为3de=12dd总结：如果采用MHSA+MLP，则参数量是12dd；如果采用MHSA+GLU，则参数量是16ddGAU参数量为3de+ds。
92020编辑于 2023-06-24 - 来自专栏YoungGy
机器翻译之Facebook的CNN与Google的Attention
传统的seq2seq facebook的cnn 结构 特点 position embedding 卷积的引入 GLU控制信息的流动 attention google的attention 结构 特点 KVQ GLU控制信息的流动 GLU的公式如下： v([A,B])=A∘σ(B) v([A, B]) = A \circ \sigma(B) 卷积出来的数据【2m，e_m】对应【A，B】，通过GLU便恢复了原数据形状 同时GLU中的A控制信息，B相当于开关控制着有效信息的流动。
1.4K90发布于 2018-01-03 - 来自专栏机器学习AI算法工程
Pytorch激活函数最全汇总
Sigmoid 16、SiLU 17、Mish 18、Softplus 19、Softshrink 20、Softsign 21、Tanh 22、Tanhshrink 23、Threshold 24、GLU () 22、Tanhshrink 公式： 图像： 示例： m = nn.Tanhshrink() 23、Threshold 公式： 示例： m = nn.Threshold(0.1, 20) 24、GLU 示例： m = nn.GLU() 25、Softmin 公式： 示例： m = nn.Softmin(dim=1) 26、Softmax 公式： 示例： m = nn.Softmax(dim=1) 27
1.2K10编辑于 2024-04-25 - 来自专栏challenge filter
Temporal fusion transformers for interpretable multi-horizon time series forecasting
与传统的Transformer相比， 核心层是Gated Residual Network，GRN(a,c) = LayerNorm(a+GLU( … )))，与原版的区别有两个，一个是使用了GLU来抑制不需要的输入变量 GLU则是使用了sigmoid来进行激活函数，并做Hadamard乘积来完成这个压制功能。GLU可以控制GRN中原始输入a的贡献。GLU的输出接近于0的时候这就是一个跳层，从而抑制非线性关系的贡献。
1.2K10编辑于 2022-06-17 - 来自专栏流川疯编写程序的艺术
NeNe opengl 纹理映射
stdafx.h" #include <windows.h> // Windows的头文件 #include<stdio.h> //#include <gl/glew.h> // 包含最新的gl.h,glu.h 库 //#include <gl/glut.h> // 包含OpenGL实用库 #include <gl/glaux.h> // GLaux库的头文件 //#include<gl/GLU.h > #pragma comment(lib, "opengl32.lib") #pragma comment(lib, "glu32.lib") #pragma comment(lib, "
98420发布于 2019-01-17
腾讯云开发者
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