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个相关结果.
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流体附录
765
2020-02-17
《Blender 2.80 参考手册》
流体附录 提示 局限性和解决方法 流体附录 提示 关于Blender的流体模拟一些有用的提示: 不要惊讶,在模拟后你会得到一大堆网格(.bobj.gz)文件。一个用来预览,一个用于最终结果。每一帧动画都有一个.gz生成。每个文件都包含仿真结果 - 所以你会需要它们。 目前,这些文件将不会被自动删除,所以创建一个专用目录,以保持模拟结果...
eKuiper 基本概念
1341
2022-04-28
《LF Edge eKuiper v1.5 中文文档》
什么是eKuiper 为什么选择eKuiper 使用场景 计算组件 如何提交一个计算任务 部署平台 主要特点 什么是eKuiper LF Edge eKuiper 是物联网数据分析和流式计算引擎。它是一个通用的边缘计算服务或中间件,为资源有限的边缘网关或设备而设计。 eKuiper 设计的一个主要目标就是将在云端运行的实时流式计算框架(比...
概要
1506
2022-04-28
《LF Edge eKuiper v1.4 中文文档》
LF Edge eKuiper - 超轻量物联网边缘数据分析软件 概览 功能 快速入门 Slack 性能测试结果 MQTT 吞吐量测试支持 EdgeX 吞吐量测试 最大规则数支持 文档 从源码编译 准备 编译 交叉编译二进制文件 开源版权 LF Edge eKuiper - 超轻量物联网边缘数据分析软件 概览 LF Edg...
ACS
1376
2020-04-29
《Mesosphere DC/OS 1.11 官方中文文档》
Azure 容器服务 了解 DC/OS 如何实现 Azure 容器服务 DC/OS 的优势 为什么选择 DC/OS 而不是 Mesos? 包合集 Apache 许可证 V2 简化的 BSD MIT Azure 容器服务基础架构和优化 DC/OS 组件列表 Azure 容器服务 了解 DC/OS 如何实现 Azure 容器服务 A...
eKuiper 基本概念
1664
2022-10-10
《LF Edge eKuiper v1.6 中文文档》
什么是eKuiper 为什么选择eKuiper 使用场景 计算组件 如何提交一个计算任务 部署平台 主要特点 什么是eKuiper LF Edge eKuiper 是物联网数据分析和流式计算引擎。它是一个通用的边缘计算服务或中间件,为资源有限的边缘网关或设备而设计。 eKuiper 设计的一个主要目标就是将在云端运行的实时流式计算框架(比...
ACS
1440
2020-04-29
《Mesosphere DC/OS 1.12 官方中文文档》
Azure 容器服务 了解 DC/OS 如何实现 Azure 容器服务 DC/OS 的优势 为什么选择 DC/OS 而不是 Mesos? 包合集 Apache 许可证 V2 简化的 BSD MIT Azure 容器服务基础架构和优化 DC/OS 组件列表 Azure 容器服务 了解 DC/OS 如何实现 Azure 容器服务 A...
Kafka
550
2020-06-13
《Nest.js v7.0 Document》
Kafka Installation Overview Options Client Message response subscription Message pattern Incoming Outgoing Context Naming conventions Kafka Kafka is an open source, ...
Script Creation
223
2023-02-01
《Cocos Creator 3.7 User Manual》
Creating Scripts Creating Component Scripts Class Name Generation Add a Script to a Scene Node Editing Scripts Custom Script Template Make One Script Template Creating Scr...
ACS
1333
2020-09-27
《Mesosphere DC/OS 2.1 官方中文文档》
Azure 容器服务 了解 DC/OS 如何实现 Azure 容器服务 DC/OS 的优势 为什么选择 DC/OS 而不是 Mesos? Apache 许可证 V2 简化的 BSD MIT Azure 容器服务基础架构和优化 DC/OS 组件列表 Azure 容器服务 了解 DC/OS 如何实现 Azure 容器服务 Azure ...
4.1 Linear Regression
931
2019-08-09
《Interpretable Machine Learning》
4.1 Linear Regression 4.1.1 Interpretation 4.1.2 Example 4.1.3 Visual Interpretation 4.1.3.1 Weight Plot 4.1.3.2 Effect Plot 4.1.4 Explain Individual Predictions 4.1.5 Encodi...
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