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5. YAxis(YLabels)
1028
2018-05-17
《MPAndroidChart文档翻译》
YAxis(YLabels) 自定义轴线的值 YAxis(YLabels) YAxis类(在2.0.0之前是Ylabels),是一切与垂直轴相关的数据和信息的容器。每个 Line-, Bar-, Scatter or CandleStickChart都有一个左和一个右的YAxis对象,分别负责左边或者右边。RadarChart只有一个YAxis。默...
部署出错
1292
2019-04-16
《walle 1.0 瓦力 文档手册》
部署出错 1.上线至全量更新服务器时出错:mv -fT 2.上线出错,想知道到底发生了什么事情 3./tmp/walle下无日志文件 4.上线部署卡在同步至服务器,F12调试start_deploy为502 部署出错 1.上线至全量更新服务器时出错:mv -fT 原因分析:更新目标机群是以软链方式来更新webroot,如果提前在目标机...
发射器模块
160
2023-12-01
《Cocos Creator 3.8 用户手册》
发射器模块(ShapeModule) 通用属性 盒子发射器 圆发射器 圆锥发射器 球体/半球体发射器 发射器模块(ShapeModule) 发射器模块主要用于设置粒子发射器形状、粒子发射方向和速度。 ShapeType 属性用于选择粒子发射器形状,可选项包括 盒子 (Box)、圆形 (Circle)、锥体 (Cone)、球 (Sphe...
发射器模块
334
2022-06-06
《Cocos Creator 3.5 用户手册》
发射器模块(ShapeModule) 通用属性 盒子发射器 圆发射器 圆锥发射器 球体/半球体发射器 发射器模块(ShapeModule) 发射器模块主要用于设置粒子发射器形状、粒子发射方向和速度。 ShapeType 属性用于选择粒子发射器形状,可选项包括 盒子 (Box)、圆形 (Circle)、锥体 (Cone)、球 (Sphe...
标题栏
92
2024-06-26
《Blender 4.1 参考手册》
标题栏 标题栏 每个约束都有一个标题栏。下面使用复制位置约束作为例子来解释标题的界面元素。 在每个约束的顶部都有一个小标题栏。 扩展(下/右箭头图标) 显示或隐藏约束的设置。整理 约束堆栈(constraint stack) ,以隐藏当前不需要关注的约束。约束即使隐藏仍会继续影响场景。 图标 约束类型图标。 名称 在此文本字段中为约...
标题栏
66
2024-08-11
《Blender 4.2 参考手册》
标题栏 标题栏 每个约束都有一个标题栏。下面使用复制位置约束作为例子来解释标题的界面元素。 在每个约束的顶部都有一个小标题栏。 扩展(下/右箭头图标) 显示或隐藏约束的设置。整理 约束堆栈(constraint stack) ,以隐藏当前不需要关注的约束。约束即使隐藏仍会继续影响场景。 图标 约束类型图标。 名称 在此文本字段中为约束指...
Filesystem API
383
2021-07-08
《Alluxio 社区版 v2.1官方文档》
原生文件系统Java客户端 获取文件系统客户端 创建文件 指定操作选项 IO选项 定位策略 访问Alluxio上一个存在的文件 Write Tier 读数据 Javadoc 原生文件系统Java客户端 Alluxio提供了访问数据的文件系统接口。Alluxio上的文件提供了一次写入的语义:文件全部被写入之后就不会改变,...
FAQ
538
2021-07-08
《Alluxio 社区版 v2.0官方文档》
FAQ Alluxio 常见问题 FAQ Alluxio 常见问题 什么是Alluxio? Alluxio (之前名为Tachyon),是一个开源的具有内存级速度的虚拟分布式存储系统, 使得应用程序可以以内存级速度与任何存储系统中的数据进行交互。 Alluxio可以运行在哪些平台和Java版本上? Alluxio可以在L...
VScrollBar
431
2022-09-16
《Godot 游戏引擎 v3.5 中文文档》
VScrollBar 描述 属性 主题属性 Theme Property Descriptions VScrollBar Inherits: ScrollBar < Range < Control < CanvasItem < Node < Object 垂直滚动条。 描述 ScrollBar 的垂直版本,它从顶部...
反向传播
930
2020-05-01
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.7 深度学习平台教程》
反向传播 反向传播 神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法,优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程,Fluid中的优化算法可参考 优化器 。 在网络的训练过程中,梯度计算分为两个步骤:前向计算与 反向传播 。 前向计算会根据您搭建的网络结构,将输入单元的状态传递到输出单元。 反向传播借助 链式法则 ,计算两个或两个以上复合函数的导...
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