矢量变换着色器节点 输入选项 属性 输出选项 举例 矢量变换着色器节点 矢量变换着色器节点。 The Vector Transform node allows converting a vector, point, or normal between world and camera and object coordinate spac...

py_func py_func paddle.fluid.layers. py_func (func, x, out, backward_func=None, skip_vars_in_backward_input=None)[源代码] PaddlePaddle Fluid通过该接口在Python端注册OP。所注册的Python OP的前向...

VisualShaderNodeOuterProduct 描述 VisualShaderNodeOuterProduct Inherits: VisualShaderNode < Resource < Reference < Object 计算可视化着色器图中两个向量的外积。 描述 OuterProduct 将第一个参数c 作为...

矢量运算节点 输入 属性 输出 矢量运算节点 矢量运算 节点对输入矢量执行选定的数学运算。 输入 节点的输入是动态的。 某些输入仅在某些操作中可用。 例如， 缩放 输入仅在 缩放 运算符中可用。 矢量 输入矢量 \(A = \begin{pmatrix} A_x \\ A_y \\ A_z \end{pmatrix}\)。 矢量 ...

矢量运算节点 输入 属性 输出 矢量运算节点 矢量运算 节点对输入矢量执行选定的数学运算。 输入 节点的输入是动态的。 某些输入仅在某些操作中可用。 例如， 缩放 输入仅在 缩放 运算符中可用。 矢量 输入矢量 \(A = \begin{pmatrix} A_x \\ A_y \\ A_z \end{pmatrix}\)。 矢量 ...

元编程 模版元编程 使用组合索引（grouped indices）的对维度不依赖的编程 张量元数据 矩阵 & 向量元数据 编译时求值（Compile-time evaluations） 何时使用 ti.static 来进行for循环 元编程 Taichi 为元编程提供了基础架构。元编程可以 统一依赖维度的代码开发工作，例如2维/3维...

一、参数范数正则化 1.1 L2 正则化 1.1.1 整体影响 1.1.2 物理意义 1.1.3 示例 1.2 L1 正则化 1.2.1 整体效果 1.2.2 物理意义 1.3 L1/L2正则化与最大后验估计 一、参数范数正则化 一些正则化方法通过对目标函数 添加一个参数范数正则化项 来限制模型的容量capacity 。 正...

组合 输入 属性 输出 示例 组合 Compare 节点接收两个输入并进行操作以确定它们是否相似。该节点可以在所有的通用数据类型上工作，并且对包含更复杂的比较的向量有模式，这可以帮助减少必要的节点数量，并使节点树更容易阅读。 输入 至 B 所选类型的标准值输入。 Shift-C 当 模式 属性被设置为 点积 时，与两个输入向量的点...

新增功能 向量化执行引擎支持 ODBC Sink。 增加简易版 MemTracker 改进 支持在 Page Cache 中缓存解压后数据。 Bug 修复 修复无法从 1.0 版本进行滚动升级的问题。 修复某些查询不能回退到非向量化引擎的问题，并导致 BE Core。 修复 Compaction 不能正常工作导致的 -235 错误。 修复查询...

循环神经元 到目前为止，我们主要关注的是前馈神经网络，其中激活仅从输入层到输出层的一个方向流动（附录 E 中的几个网络除外）。 循环神经网络看起来非常像一个前馈神经网络，除了它也有连接指向后方。 让我们看一下最简单的 RNN，它由一个神经元接收输入，产生一个输出，并将输出发送回自己，如图 14-1（左）所示。 在每个时间步t （也称为一个帧），这个循环神...