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14.1. 大小写敏感性问题
651
2020-02-03
《Hibernate 3.2 中文文档》
14.1. 大小写敏感性问题 14.1. 大小写敏感性问题 除了Java类与属性的名称外,查询语句对大小写并不敏感。 所以 SeLeCT 与 sELEct 以及 SELECT 是相同的,但是 org.hibernate.eg.FOO 并不等价于 org.hibernate.eg.Foo 并且 foo.barSet 也不等价于 foo.BA...
物体
61
2024-08-11
《Blender 4.2 参考手册》
物体 物体 摩擦 周围介质的摩擦。一般来说,摩擦力会减弱运动。摩擦力越大,介质的粘性就越大。当一个顶点相对于其周围的介质移动时,摩擦力总是出现。 质量 顶点的质量值。质量越大,加速度就越慢,除了重力作用下的运动是恒定的,与质量无关。较大的质量意味着较大的惯性,所以也会使软体的制动更加困难。 控制点 你可以画出权重,并使用指定的顶点组进行质量值...
物体
159
2023-08-08
《Blender 3.6 参考手册》
物体 物体 摩擦 周围介质的摩擦。一般来说,摩擦力会减弱运动。摩擦力越大,介质的粘性就越大。当一个顶点相对于其周围的介质移动时,摩擦力总是出现。 质量 顶点的质量值。质量越大,加速度就越慢,除了重力作用下的运动是恒定的,与质量无关。较大的质量意味着较大的惯性,所以也会使软体的制动更加困难。 控制点 你可以画出权重,并使用指定的顶点组进行质量值...
物体
272
2023-04-02
《Blender 3.5 参考手册》
物体 物体 摩擦 周围介质的摩擦。一般来说,摩擦力会减弱运动。摩擦力越大,介质的粘性就越大。当一个顶点相对于其周围的介质移动时,摩擦力总是出现。 质量 顶点的质量值。质量越大,加速度就越慢,除了重力作用下的运动是恒定的,与质量无关。较大的质量意味着较大的惯性,所以也会使软体的制动更加困难。 控制点 你可以画出权重,并使用指定的顶点组进行质量值...
配置 Flink 进程的内存
567
2024-05-04
《Apache Flink v1.19 中文文档》
配置 Flink 进程的内存 配置总内存 JVM 参数 受限的等比内存部分 配置 Flink 进程的内存 Apache Flink 基于 JVM 的高效处理能力,依赖于其对各组件内存用量的细致掌控。 考虑到用户在 Flink 上运行的应用的多样性,尽管社区已经努力为所有配置项提供合理的默认值,仍无法满足所有情况下的需求。 为了给用户生产提供最大化...
dpkg-split - Debian Linux中将大软件包分割成小包
668
2020-04-18
《Linux命令大全搜索工具 v1.5.1》
dpkg-split - Debian Linux中将大软件包分割成小包 补充说明 语法 选项 参数 实例 dpkg-split - Debian Linux中将大软件包分割成小包 Debian Linux中将大软件包分割成小包 补充说明 dpkg-split命令 用来将Debian Linux中的大软件包分割成小软件包,它还能够将...
lvreduce 收缩逻辑卷空间
114
2024-04-29
《Linux命令大全搜索工具 v1.18》
lvreduce 补充说明 语法 选项 参数 实例 lvreduce 收缩逻辑卷空间 补充说明 lvreduce命令 用于减少LVM逻辑卷占用的空间大小。使用lvreduce命令收缩逻辑卷的空间大小有可能会删除逻辑卷上已有的数据,所以在操作前必须进行确认。 语法 lvreduce (选项)(参数) 选项 - L :指定逻辑...
lvreduce 收缩逻辑卷空间
50
2024-09-17
《Linux命令大全搜索工具 v1.19.1》
lvreduce 补充说明 语法 选项 参数 实例 lvreduce 收缩逻辑卷空间 补充说明 lvreduce命令 用于减少LVM逻辑卷占用的空间大小。使用lvreduce命令收缩逻辑卷的空间大小有可能会删除逻辑卷上已有的数据,所以在操作前必须进行确认。 语法 lvreduce (选项)(参数) 选项 - L :指定逻辑...
lvreduce 收缩逻辑卷空间
389
2021-10-29
《Linux命令大全搜索工具 v1.8.2》
lvreduce 补充说明 语法 选项 参数 实例 lvreduce 收缩逻辑卷空间 补充说明 lvreduce命令 用于减少LVM逻辑卷占用的空间大小。使用lvreduce命令收缩逻辑卷的空间大小有可能会删除逻辑卷上已有的数据,所以在操作前必须进行确认。 语法 lvreduce (选项)(参数) 选项 - L :指定逻辑...
六、历史小记
1460
2020-05-31
《AI算法工程师手册》
六、历史小记 六、历史小记 现代前馈网络的核心思想自20世纪80年代以来没有发生重大变化。 近年来神经网络性能的大部分改变可归因于两个因素:更大的数据集、更大的网络(由于硬件的强大和软件设施的发展)。 算法上的部分改变也显著改善了神经网络的性能: 用交叉熵代替均方误差作为损失函数。 均方误差在20世纪80年代和90年代流行,后来逐渐被交叉...
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