VTK uses 3D geometries, including points, lines, polygons, and volumes. It handles images and volumetric data for 2D and 3D visualization. It works with scalar, vector, and tensor fields for complex data representation. Supports structured and unstructured grid types for various spatial data layouts...
Aby zainstalowa膰 Git, nale偶y pobra膰 instalator z oficjalnej strony https://git-scm.com/downloads i przej艣膰 przez proces instalacji. W systemie Linux dla wersji opartych na Debianie, mo偶na u偶y膰 polecenia...
Dekoratory w Pythonie to pot臋偶ne narz臋dzie, kt贸re pozwala na dynamiczne dodawanie funkcjonalno艣ci do istniej膮cych funkcji lub metod. S膮 one cz臋sto u偶ywane do rozszerzania, modyfikowania lub dostosowywania zachowania funkcji bez konieczno艣ci modyfikowania samego kodu 藕r贸d艂owego...
W膮tki to jednostki wykonawcze procesu, kt贸re umo偶liwiaj膮 r贸wnoleg艂e wykonanie r贸偶nych fragment贸w kodu w obr臋bie jednego programu. Zastosowanie w膮tk贸w mo偶e znacz膮co przyspieszy膰 dzia艂anie aplikacji, zw艂aszcza gdy mamy do czynienia z operacjami blokuj膮cymi, takimi jak 艂膮czenie si臋 z zewn臋trznymi serwe...
Klasy danych w Pythonie (data classes) u艂atwiaj膮 tworzenie klas, kt贸re maj膮 g艂贸wnie s艂u偶y膰 do przechowywania danych. Automatyzuj膮 one powtarzalne fragmenty kodu, takie jak inicjalizacja atrybut贸w, implementacja operator贸w por贸wnania, a tak偶e generowanie metod takich jak __repr__ i __eq__. U偶ywanie k...
Procesy to samodzielne jednostki wykonywane w systemie operacyjnym, ka偶da z w艂asn膮 przestrzeni膮 adresow膮 i zasobami. Ka偶dy proces dzia艂a niezale偶nie i jest izolowany od innych proces贸w. W zwi膮zku z tym, komunikacja mi臋dzy procesami wymaga specjalnych mechanizm贸w, takich jak kolejki czy potoki. Proce...
A distribution is a function that describes the probability of a random variable. It helps to understand the underlying patterns and characteristics of a dataset. Distributions are widely used in statistics, data analysis, and machine learning for tasks such as hypothesis testing, confidence interva...
The law of total probability allows for the computation of the probability of an event A based on a set of mutually exclusive and exhaustive events. It's particularly useful when the overall sample space is divided into several distinct scenarios, or partitions, that cover all possible outcomes. The...