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笔画
473
2020-12-25
《Blender 2.91 参考手册》
笔画 笔画深度的次序 笔画宽度 笔画 笔画面板。 General settings for Grease Pencil strokes. 笔画深度的次序 2D图层 笔画绘制顺序遵循2D图层列表的顺序(从上到下),并忽略3D空间中笔划的实际位置。 查看 2D图层 来获得更多的信息。 3D位置 笔画绘制顺序基于3D空间中的笔画位置...
CameraAttributesPractical
144
2023-12-25
《Godot 游戏引擎 v4.2 中文文档》
CameraAttributesPractical 描述 属性 属性说明 CameraAttributesPractical 继承: CameraAttributes < Resource < RefCounted < Object 相机设置,格式比较易用。 描述 控制相机的特定属性,如自动曝光、景深、以及曝光覆盖。 当在...
一、基础
2448
2020-05-31
《AI算法工程师手册》
一、基础 1.1 基本概念 1.2 特征学习 1.3 训练 1.4 示例 一、基础 1.1 基本概念 深度前馈网络的目标是近似某个函数 。 分类器 将输入 映射到它的真实类别 ,其中 是真实的映射函数。 深度前馈网络定义另一个映射 ,并且学习参数 从而使得 是 的最佳近似。 深度前馈网络之所以称作前馈的(feed...
散焦节点
396
2022-12-10
《Blender 3.4 参考手册》
散焦节点 输入 属性 输出 示例 无Z缓冲例子 摄影机设置 提示 散焦节点 散焦节点 基于一张 图片/遮罩 输入来模糊相应区域。 此节点一个典型应用是运用Z-缓冲区输入连接端口在后期合成中模拟景深 ( DOF )效果。当然也可以不连接Z深度通道端口对图像进行模糊操作。 输入 图像 标准颜色输出。 Z Z-缓冲区输入连接端...
模板方法模式-Template Method Pattern
1435
2018-04-10
《设计模式 Java版本》
模板方法模式-Template Method Pattern 模板方法模式-Template Method Pattern【学习难度:★★☆☆☆,使用频率:★★★☆☆】 模板方法模式-Template Method Pattern 模板方法模式-Template Method Pattern【学习难度:★★☆☆☆,使用频率:★★★☆☆】 模板...
重构网格修改器
840
2019-07-14
《Blender 2.79 参考手册》
重构网格修改器 选项 例子 重构网格修改器 重构网格修改器是用来产生新的网面拓扑的工具。依据输入的表面曲率作输出,但其拓扑只包含四边形。 选项 重构网格修改器面板。 模式 重构网格修改器有三种基本模式:积木、光滑和尖锐。 输出拓扑与三种模式几乎相同;变化的是光滑效果。 区块 未作平滑处理。 平滑 输出一个平滑表面。 锐利 类似 光...
笔画
465
2021-04-13
《Blender 2.92 参考手册》
笔画 笔画深度的次序 笔画宽度 笔画 笔画面板。 General settings for Grease Pencil strokes. 笔画深度的次序 2D图层 笔画绘制顺序遵循2D图层列表的顺序(从上到下),并忽略3D空间中笔划的实际位置。 查看 2D图层 来获得更多的信息。 3D位置 笔画绘制顺序基于3D空间中的笔画位置...
笔画
371
2021-07-22
《Blender 2.93 参考手册》
笔画 笔画深度的次序 笔画宽度 笔画 笔画面板。 General settings for Grease Pencil strokes. 笔画深度的次序 2D图层 笔画绘制顺序遵循2D图层列表的顺序(从上到下),并忽略3D空间中笔划的实际位置。 查看 2D图层 来获得更多的信息。 3D位置 笔画绘制顺序基于3D空间中的笔画位置...
Conv3D
640
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
Conv3D 属性 Conv3D class paddle.nn.Conv3D ( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, padding_mode=’zeros’, weight_attr=None, bias_attr...
Conv3D
366
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
Conv3D 属性 Conv3D class paddle.nn. Conv3D ( in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, padding_mode=’zeros’, weight_attr=None, bias_attr...
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