兰纳琼斯 例子 兰纳琼斯 参考 面板 物理 ‣ 力场 类型 兰纳琼斯 兰纳琼斯 力场是一种非常短程的力，其行为由效应器和受影响的粒子的大小决定。 在小于组合尺寸的距离处，该场是非常排斥性的，并且在该距离之后它是有吸引力的。 它试图使粒子彼此保持平衡距离。 颗粒需要彼此非常接近才能完全受到该场的影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰纳琼斯分子...

拉普拉斯平滑顶点 拉普拉斯平滑顶点 参考 模式 编辑模式 菜单 上下文菜单 ‣ 拉普拉斯平滑顶点 更多细节信息见 拉普拉斯平滑修改器 。 拉普拉斯平滑使用了另一种平滑算法，它能更好地保留较大的细节，这样就能保留网格的整体形状。拉普拉斯平滑在Blender中有相应的网格操作项和非破坏性修改器。 Note 几何平滑与平滑着色的区别 D...

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MultivariateNormalDiag MultivariateNormalDiag class paddle.fluid.layers. MultivariateNormalDiag (loc, scale)[源代码] 多元高斯分布 概率密度函数（pdf）为： 上面公式中: 表示： 对矩阵求逆 表示：矩阵相乘 ...

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MultivariateNormalDiag 参数 代码示例 方法 kl_divergence(other) entropy() MultivariateNormalDiag class paddle.fluid.layers.MultivariateNormalDiag (loc, scale)[源代码] 多元高斯分布 概率密度函数...

如何决定是否使用你所有的数据 如何决定是否使用你所有的数据 假设你的猫咪检测器的训练集包括 10000 张用户上传的图片，这些数据来自相同的数据分布且将作为单独的开发/测试集，同时也代表着你关心的将要处理的数据分布。你还从互联网下载了额外的 20000 张图片。此时你是否应该为你的学习算法提供所有的 20000 + 10000 张图片作为它的训练集，...

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