关于本文 Authors: Andreas Rumpf, Zahary Karadjov Version: 0.20.0 "复杂度"很像"能量": 你可以将它从最终用户转移到一个或多个其他玩家，但总量对于给定的任务保持不变。— Ran 关于本文 注意 : 这份文件是草案，Nim的一些功能可能需要更精确的措辞。本手册不断发展为合适的规...

采样 自适应采样 降噪 Path Guiding 高级 采样 参考 面板 渲染 ‣ 采样 积分器是一种用于计算光照的渲染算法。目前，Cycles引擎支持一种积分器，一种带直接光照采样的路径追踪积分器。它可以很好地适用于各种照明设定，但不适用于焦散以及其它一些复杂的光照情形。 光线从摄像机出发射到场景中，并来回反弹，直到它们找到一个光源，...

面向对象设计原则之里氏代换原则 面向对象设计原则之里氏代换原则 里氏代换原则由2008年图灵奖得主、美国第一位计算机科学女博士Barbara Liskov教授和卡内基·梅隆大学Jeannette Wing教授于1994年提出。其严格表述如下：如果对每一个类型为S的对象o1，都有类型为T的对象o2，使得以T定义的所有程序P在所有的对象o1代换o2时，程...

OpenCV 中的图像转换 傅里叶变换 ： 学习找到图像的傅里叶变换 目标 理论 Numpy中的傅立叶变换 OpenCV中的傅立叶变换 DFT的性能优化 为什么拉普拉斯算子是高通滤波器？ 其他资源 OpenCV 中的图像转换 此章节文档只给出了傅里叶变换, 直接将其列出本问内 傅里叶变换 ： 学习找到图像的傅里叶变换 目标 ...

1.14. 半监督学习 1.14.1. 标签传播 1.14. 半监督学习 校验者: @STAN,废柴0.1 @Loopy 翻译者: @那伊抹微笑 半监督学习 适用于在训练数据上的一些样本数据没有贴上标签的情况。 sklearn.semi_supervised 中的半监督估计, 能够利用这些附加的未标记数据来更好地捕获底层数据分布的形状，并...

聚类 聚类   聚类 是一种无监督学习问题，它的目标就是基于相似度将相似的子集聚合在一起。聚类经常用于探索性研究或者作为分层有监督流程的一部分。spark.mllib 包中支持下面的模型。 k-means算法 GMM（高斯混合模型） PIC（快速迭代聚类） LDA（隐式狄利克雷分布) 二分k-means算法 流式k-means算法

8.1 函数式编程概述 8.1 函数式编程概述 函数式编程思想是一个非常古老的思想。我们简述如下： 我们就从1900 年 David Hilbert 的第 10 问题（能否通过有限步骤来判定不定方程是否存在有理整数解？） 开始说起吧。 1920，Schönfinkel，组合子逻辑(combinatory logic)。直到 Curry H...

原理化BSDF 输入 属性 输出 示例 原理化BSDF Principled BSDF. The Principled BSDF that combines multiple layers into a single easy to use node. It is based on the Disney principled model ...

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 Do...