分类
发现
榜单
服务器优惠
AI论文
免费AI编程助手
搜索
注册
登录
分类
发现
榜单
服务器优惠
AI论文
免费AI编程助手
搜索
注册
登录
搜索
书栈网 · BookStack
本次搜索耗时
0.016
秒,为您找到
104298
个相关结果.
搜书籍
搜文档
全球文件系统镜像
575
2021-01-18
《JuiceFS 云服务版 v4.4.9 分布式文件系统教程》
全球文件系统镜像 工作原理 启用方法 计费方式 全球文件系统镜像 文件系统镜像是指为某个文件系统创建一个完整的只读镜像,内容完全一致,但用独立的文件系统名称和访问凭据来挂载。 JuiceFS 的文件系统镜像不受限于同一区域,可以在所有 JuiceFS 支持的云服务商和区域之间自由部署。例如你可以为 AWS 美国区的文件系统建立一个阿里云中国区...
散景图节点
445
2020-11-22
《Blender 2.81 参考手册》
散景图节点 输入 属性 输出 范例 散景图节点 散景图节点。 散景图节点用于生成一个特定的散景形状用于合成,参考 散景模糊 滤镜节点。 散景图节点被用来通过诸如“光圈形状”和“镜头畸变”等对物理相机的散景有重要作用的光学参数来采集生成参考图像。 输入 这个节点没有输入连接端口。 属性 头三个 参数用来采集相机光圈。 塌...
圆环工具
1201
2020-11-22
《Blender 2.81 参考手册》
圆环工具 使用方法 选择笔刷和材质 常用笔刷选项 创建圆环 圆环工具 参考 模式: 绘制模式 面板: 工具栏 ‣ 工具 ‣ 绘制工具 ‣ 圆环 此工具创建椭圆形。 使用方法 选择笔刷和材质 在工具设置中,选择此工具使用的笔刷和材质。此工具使用 绘制笔刷 类型。详见 常用选项 。 常用笔刷选项 你可以在工具设置中方便地更...
散景图节点
443
2020-12-03
《Blender 2.90 参考手册》
散景图节点 输入 属性 输出 范例 散景图节点 散景图节点。 散景图节点用于生成一个特定的散景形状用于合成,参考 散景模糊 滤镜节点。 散景图节点被用来通过诸如“光圈形状”和“镜头畸变”等对物理相机的散景有重要作用的光学参数来采集生成参考图像。 输入 这个节点没有输入连接端口。 属性 头三个 参数用来采集相机光圈。 塌...
编辑
403
2021-04-13
《Blender 2.92 参考手册》
编辑 编辑 简介 访问网格工具 网格工具 变换 镜像 复制 挤出 合并 拆分 分离 切分 投影切割 凸壳 对称 吸附到对称结构 法向 着色 元素排序 清理 删除 & 融并 顶点工具 挤出顶点 顶点倒角 从顶点创建边/面 连接顶点路径 连接顶点对 断离顶点 断离顶点并填充 断离顶点并延长...
散景图节点
224
2023-04-02
《Blender 3.5 参考手册》
散景图节点 输入 属性 输出 例子 散景图节点 散景图节点用于生成一个特定的散景形状用于合成,参考 散景模糊 滤镜节点。 散景图节点被用来通过诸如 “光圈形状” 和 “镜头畸变” 等对物理相机的散景有重要作用的光学参数来采集生成参考图像。 输入 此节点无输入连接端口。 属性 头三个 参数用来采集相机光圈。 塌陷 设置镜头可变...
编辑
331
2022-04-07
《Blender 3.1 参考手册》
编辑 编辑 简介 访问网格工具 网格工具 变换 镜射 复制操作 挤出 合并 拆分 分离 切分 投影切割 凸壳 对称 吸附到对称结构 法向 着色 元素排序 清理 删除 & 融并 顶点工具 挤出顶点 顶点倒角 从顶点创建边/面 连接顶点路径 连接顶点对 断离顶点 断离顶点并填充 断离顶点并延...
配置组合
382
2022-02-22
《vn.py 2.9 开发手册(项目文档)》
配置组合 配置组合 在管理界面上,选择要交易的期权产品,点击【配置】按钮打开如下图所示的组合配置对话框: 配置参数如下: 定价模型 Black-76模型:针对欧式期货期权(股指期权); Black-Scholes模型:针对欧式股票期权(ETF期权); Binomial-Tree模型:针对美式期货期权(商品期权); 年化利率...
actionsheet
1396
2018-10-29
《mpvue-weui 文档手册》
ActionSheet 说两个比较重要的参数 itemList success success 参数说明 ActionSheet ActionSheet 用于显示包含一系列可交互的动作集合,包括说明、跳转等。由底部弹出,一般用于响应用户对页面的点击。如果在 H5 页面原生实现这个功能还是有点麻烦的,在小程序中就比较容易,直接调用 API wx...
栈式自编码器(SAE)
3558
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
栈式自编码器(SAE) 就像我们讨论过的其他神经网络一样,自编码器可以有多个隐藏层。 在这种情况下,它们被称为栈式自编码器(或深度自编码器)。 添加更多层有助于自编码器了解更复杂的编码。 但是,必须注意不要让自编码器功能太强大。 设想一个编码器非常强大,只需学习将每个输入映射到一个任意数字(并且解码器学习反向映射)即可。 很明显,这样的自编码器将完美地重...
1..
«
63
64
65
66
»
..100