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天空纹理着色器节点
316
2023-08-08
《Blender 3.6 参考手册》
天空纹理着色器节点 输入 属性 输出 示例 天空纹理着色器节点 天空纹理着色器 节点用于添加程序天空纹理。 输入 矢量 纹理坐标到样本纹理;如果接口未连接,则默认生成纹理坐标。 属性 天空类型 使用的天空模型。 Preetham: 基于1999年普雷瑟姆等人的 “论文 <https://doi.org/10.1145/31...
角色和成员管理
723
2021-05-11
《KubeSphere v3.1 使用手册》
角色和成员管理 准备工作 内置角色 创建企业角色 邀请新成员 角色和成员管理 本指南向您演示如何在企业空间中管理角色和成员。在企业空间级别,您可以向一个角色授予以下资源的权限: 项目 DevOps 访问控制 应用管理 企业空间设置 准备工作 至少已创建一个企业空间,例如 demo-workspace 。您还需要准备一个帐户(如 ws...
操作索引
296
2021-08-29
《Nebula Graph v2.0.1 图数据库使用手册》
操作索引 支持版本 前提条件 创建索引 查看索引 删除索引 操作索引 用户可以为标签和边类型创建索引,使得图查询时可以从拥有共同属性的同一类型的点或边开始遍历,使大型图的查询更为高效。Nebula Graph 支持两种类型的索引:标签索引和边类型索引。用户可以选择使用 控制台 或者 Schema 操作索引。本文仅说明如何使用 Schema...
集合空间列表
331
2020-06-08
《SequoiaDB 巨杉数据库 v3.2 使用手册》
集合空间列表 描述 标示 字段信息 示例 集合空间列表 描述 集合空间列表 SDB_LIST_COLLECTIONSPACES 列出当前数据库节点中所有的集合空间,每个集合空间为一条记录。 标示 SDB_LIST_COLLECTIONSPACES 字段信息 字段名 类型 描述 Name 字符串 集合空间名 示例 > ...
保留命名空间
132
2023-10-31
《Karmada v1.7 中文文档》
保留命名空间 保留命名空间 注意: 应避免创建以 kube- 和 karmada- 为前缀的命名空间,因为它们被 Kubernetes 和 Karmada 系统命名空间所保留。 目前,以下命名空间中的资源不会被复制: 命名空间前缀为 kube- (包括但不限于 kube-system , kube-public , kube-node-lea...
色彩管理
1602
2019-07-14
《Blender 2.79 参考手册》
色彩管理 场景线性色彩空间 设置 显示 渲染 序列编辑器 图像文件 OpenColorIO配置 色彩管理 色彩管理是最重要的工具之一,它可以保证图像在渲染、保存、后期处理的过程中保持一致。色彩管理也同样支持用户调整某些参数,例如曝光、伽马或是整体的色彩等级。 同一张渲染图像的不同曝光情况 在Blender中实现色彩管理, Open...
代码格式
1281
2018-06-13
《Objective-C编码规范》
代码格式 使用空格而不是制表符Tab 每一行的最大长度 函数的书写 函数调用 @public和@private标记符 协议(Protocols) 闭包(Blocks) 数据结构的语法糖 代码格式 使用空格而不是制表符Tab 不要在工程里使用Tab键,使用空格来进行缩进。在Xcode > Preferences > Text Edi...
操作系统快照
934
2019-11-26
《SequoiaDB 巨杉数据库 v3.4 使用手册》
操作系统快照 描述 标示 非协调节点字段信息 协调节点字段信息 非协调节点示例 协调节点示例 操作系统快照 描述 操作系统快照 SDB_SNAP_SYSTEM 列出当前数据库节点所在操作系统中主要的状态与性能监控参数,输出一条记录。 标示 SDB_SNAP_SYSTEM 非协调节点字段信息 字段名 类型 描述 NodeNa...
服务空间
1638
2020-02-29
《uniCloud 使用手册(202002)》
一个服务空间对应一整套独立的云开发资源,包括数据库、存储空间、云函数等资源。服务空间之间彼此隔离。 每个服务空间都有一个全局唯一的space ID。未来会支持一个应用同时连接多个服务空间,届时需要在代码中声明space ID以告诉代码要连接哪个云服务空间。 开发者可在 HBuilderX 中新建服务空间,如下: 或者在uniCloud的web控制...
6.4 核函数
1487
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
6.4 核函数 6.4 核函数 由于上述的超平面只能解决线性可分的问题,对于线性不可分的问题,例如:异或问题,我们需要使用核函数将其进行推广。一般地,解决线性不可分问题时,常常采用映射 的方式,将低维原始空间映射到高维特征空间,使得数据集在高维空间中变得线性可分,从而再使用线性学习器分类。如果原始空间为有限维,即属性数有限,那么总是存在一个高维特...
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