沃罗诺伊纹理着色器节点 输入 属性 输出 注意 示例 沃罗诺伊纹理着色器节点 沃罗诺伊纹理着色器节点。 沃罗诺伊纹理 节点在输入纹理坐标处评估 Worley噪波 。 输入 输入是动态的，下面的输入端口会在选择的节点属性需要时出现。 矢量 Texture coordinate to evaluate the noise at;...

模糊节点 输入 属性 输出 例子 模糊节点 此节点提供一些模糊模式，对图像进行模糊操作。 输入 图像 标准颜色输入。 尺寸 任意尺寸的输入图像将被乘以X和Y轴的模糊半径值。它也可以是一个值图像，用一个遮罩控制模糊半径。为取得最佳模糊效果，取值范围应在（0 到 1）之间。 属性 类型 不同的类型之间在控制尖锐边缘，平滑渐变过渡...

模糊节点 输入 属性 输出 例子 模糊节点 此节点提供一些模糊模式，对图像进行模糊操作。 输入 图像 标准颜色输入。 尺寸 任意尺寸的输入图像将被乘以X和Y轴的模糊半径值。它也可以是一个值图像，用一个遮罩控制模糊半径。为取得最佳模糊效果，取值范围应在（0 到 1）之间。 属性 类型 不同的类型之间在控制尖锐边缘，平滑渐变过渡...

模糊节点 输入 属性 输出 例子 模糊节点 此节点提供一些模糊模式，对图像进行模糊操作。 输入 图像 标准颜色输出。 尺寸 任意尺寸的输入图像将被乘以X和Y轴的模糊半径值。它也可以是一个值图像，用一个遮罩控制模糊半径。为取得最佳模糊效果，取值范围应在（0 到 1）之间。 属性 类型 不同的类型之间在控制尖锐边缘，平滑渐变过渡...

模糊节点 输入 属性 输出 例子 模糊节点 模糊节点。 此节点提供一些模糊模式，对图像进行模糊操作。 输入 图像 标准化图像输入。 尺寸 任意尺寸的输入图像将被乘以X和Y轴的模糊半径值。它也可以是一个值图像，用一个遮罩控制模糊半径。为取得最佳模糊效果，取值范围应在(0 到 1)之间。 属性 类型 不同的类型之间在控制...

分类与回归 分类与回归   spark.mllib 提供了多种方法用于用于二分类 、多分类 以及回归分析 。下表介绍了每种问题类型支持的算法。 问题类型 支持的方法 二分类 线性SVMs、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度增强树、朴素贝叶斯 多分类 逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯 回归 线性最小二乘、决策树...

重构网格修改器 选项 示例 重构网格修改器 重构网格 修改器是用来生成新的网格拓扑的工具。依据输入的表面曲率作输出，但其拓扑结构只包含四边形。 选项 重构网格修改器。 模式 在 重构网格 修改器中有三种基本模式。三种模式输出的拓扑结构基本相同，变化的是如何进行平滑。 块状 未作平滑处理。 平滑化 输出一个平滑表面。 锐利 ...

数学函数 e() pi() exp(x) log(x),ln(x) exp2(x) log2(x) exp10(x) log10(x) sqrt(x) cbrt(x) erf(x) erfc(x) lgamma(x) tgamma(x) sin(x) cos(x) 谭(x) asin(x) acos(x) 阿坦(x) ...

注意事项 Pact遵循 伯斯塔尔法则 但是Pact对于请求头并未遵循伯斯塔尔法则 响应中的空哈希意味着“允许任意的哈希” 不能期望某个字段不出现在某一响应中 消费者端语言 != 提供者端语言 注意事项 Pact遵循伯斯塔尔法则 对发送严格——消费者项目中的模拟服务器在将实际请求与期望请求进行对比时，实际请求体中不允许包含在期望请求体...

拉普拉斯平滑修改器 选项 例子 拉普拉斯平滑修改器 拉普拉斯平滑 修改器可以让你在尽量不修改网格形状的情况下，减少网格表面起伏噪波。 它也可以使用一个负 系数 夸大形状。 拉普拉斯平滑 对于那些从现实世界重建好的但有不良起伏噪波的物体会很有用。它消除了起伏噪波的同时，仍然保持理想的几何形状以及原始模型的形状。 拉普拉斯平滑修改器基于微分方程...