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流体
505
2021-04-14
《Blender 2.92 参考手册》
流体 选项 流体属性 高级 弹性 流体 参考 面板 粒子系统 ‣ 物理 类型 流体 流体粒子类似于牛顿粒子,但这种粒子受到内力如压力,表面张力,粘度,弹簧等的影响。从液体到粘液,粘液到沙子和细小的烟雾,可能的使用数量是无穷无尽的。 Blender粒子流体使用SPH技术来解决颗粒流体方程。平滑粒子流体动力学(SPH)是一种用于模拟流...
流体
537
2021-07-22
《Blender 2.93 参考手册》
流体 选项 流体属性 高级 弹性 流体 参考 面板 粒子系统 ‣ 物理 类型 流体 流体粒子类似于牛顿粒子,但这种粒子受到内力如压力,表面张力,粘度,弹簧等的影响。从液体到粘液,粘液到沙子和细小的烟雾,可能的使用数量是无穷无尽的。 Blender粒子流体使用SPH技术来解决颗粒流体方程。平滑粒子流体动力学(SPH)是一种用于模拟流...
流体
485
2022-04-07
《Blender 3.1 参考手册》
流体 选项 流体属性 高级 弹性 流体 参考 面板 粒子系统 ‣ 物理 类型 流体 流体粒子类似于牛顿粒子,但这种粒子受到内力如压力,表面张力,粘度,弹簧等的影响。从液体到粘液,粘液到沙子和细小的烟雾,可能的使用数量是无穷无尽的。 Blender粒子流体使用SPH技术来解决颗粒流体方程。平滑粒子流体动力学(SPH)是一种用于模拟流体...
流体
117
2024-08-11
《Blender 4.2 参考手册》
流体 选项 流体属性 高级 弹性 流体 参考 面板: 粒子系统 ‣ 物理 类型: 流体 流体粒子类似于牛顿粒子,但这种粒子受到内力如压力、表面张力、粘度、弹性等的影响。从液体到粘液,粘液到沙子和细小的烟雾,可能的使用数量是无穷无尽的。 Blender粒子流体使用SPH技术来解决颗粒流体方程。平滑粒子流体动力学(SPH)是一种用于模拟...
可变性、所有权、租借和生命期
1713
2018-02-06
《RustPrimer 中文版》
所有权系统 概述 所有权系统 概述 所有权系统(Ownership System)是Rust语言最基本最独特也是最重要的特性之一。 Rust追求的目标是内存安全与运行效率,但是它却没有golang, java, python等语言的内存垃圾回收机制GC。 Rust语言号称,只要编译通过就不会崩溃(内存安全);拥有着零或者极小的运行时开销(运...
Java 教程 – 入门
8831
2020-07-08
《Java 教程》
Java 教程 – 入门 Java 教程 – 入门 Java 的历史 Java 基础知识:Java 入门 jdk vs jre vs jvm public static void main(string args[])说明 面向初学者的 Java 类和对象教程 Java 构造器 使用 Eclipse 编写 Hello World 程序 ...
NaturalExpDecay
584
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
NaturalExpDecay NaturalExpDecay class paddle.optimizer.lr.NaturalExpDecay ( learning_rate, gama, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码] 该接口提供按自然指数衰减学习率的策略。 自然指数衰减的计算方式如下。 ...
InverseTimeDecay
653
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
InverseTimeDecay InverseTimeDecay class paddle.optimizer.lr.InverseTimeDecay ( learning_rate, gamma, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码] 该接口提供逆时间衰减学习率的策略,即学习率与当前衰减次数成反比。 ...
前言
4279
2018-04-03
《Python 入门教程(基于Python3.6)》
FQ Python 学习资源集 Python 入门 知识点补漏 Python 进阶 来源(书栈小编注) IT 行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰,但是,我们要清楚:淘汰的永远只是那些初级水平的从业者,过硬技术的从业者永远都是稀缺的。因此对于学习,我们还是要踏踏实实的。 自学 Python ,也是一样...
4.最优化基础
1473
2020-05-31
《AI算法工程师手册》
深度学习中的最优化问题 深度学习中的最优化问题 深度学习中最优化问题很重要,代价也很高,因此需要开发一组专门的优化技术。 在深度学习领域,即使在数据集和模型结构完全相同的情况下,选择不同的优化算法可能导致截然不同的训练效果。 甚至相同的优化算法,但是选择了不同的参数初始化策略,也可能会导致不同的训练结果。
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