文件输出节点 输入 属性 输出 文件输出节点 此节点依据指定的帧范围，和输入的文件名及其相关的序列参数设置进行图像存储。 此节点可用于渲染后自动保存图像；另外，此节点可放置在节点树流程中任意阶段进行和其他节点连接，所以也可以用来保存中间阶段生成图像的效果。 输入 图像 对当前实时帧的画面进行渲染和存储，当整个动画渲染结束，整个的图像序...

Color Themes - 颜色主题 Selecting the Color Theme - 选择颜色主题 Adding Themes from the Extension Marketplace - 从扩展市场中添加主题 Adding a new Theme - 添加新主题 Publishing a Theme to the Extension M...

批量标准化 尽管使用 He初始化和 ELU（或任何 ReLU 变体）可以显著减少训练开始阶段的梯度消失/爆炸问题，但不保证在训练期间问题不会回来。 在 2015 年的一篇论文中，Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy 提出了一种称为批量标准化（Batch Normalization，BN）的技术来解决梯度消失/爆炸问题，每层输...

通道 通道区 控制 选择 编辑 滑块 菜单 通道 通道区 通道区。 通道区域用于选择和管理曲线编辑器的曲线。本部分将物体及其动画数据层次结构以标题形式显示。每个级别可以通过标题左侧的小箭头展开/折叠。 场景，物体（深蓝色） 动作 , 形态键 , 等（浅蓝色） 群组（绿色） 通道（灰色） 控制 在标题栏上，可以切换以控制通道...

AdaptiveMaxPool3D 参数 形状 返回 代码示例 AdaptiveMaxPool3D paddle.nn.AdaptiveMaxPool3D ( output_size, return_mask=False, name=None ) [源代码] 该算子根据输入 x , output_size 等参数对一个输入Tensor计...

5.11. 残差网络（ResNet） 5.11.1. 残差块 5.11.2. ResNet模型 5.11.3. 获取数据和训练模型 5.11.4. 小结 5.11.5. 练习 5.11.6. 参考文献 5.11. 残差网络（ResNet） 让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论...

adaptive_pool3d adaptive_pool3d paddle.fluid.layers. adaptive_pool3d (input, pool_size, pool_type='max', require_index=False, name=None)[源代码] 该OP使用上述输入参数的池化配置，为二维空间自适应池化操作...

4 Hacker发展史 4.1 ROOT 4.2 “脚本小子” 4.3 中国Hacker的发展历史 启蒙时代 黄金时代 当今衍变的传统安全公司： 当今衍变的新兴互联网安全公司 黑暗时代 4.4 黑帽子和白帽子 4 Hacker发展史 期初，研究计算机系统和网络的人，被称为”Hacker”。 他们对计算机系统有着深入的理解，因...

运算节点 输入 属性 输出 范例 自定义Z深度通道节点设置 使用正弦功能得到不断循环的变化数 提亮(缩放)通道 重新限定颜色选择(色调分离) 运算节点 运算节点。 运算节点 的功能是执行数学运算。 输入 The inputs of the node are dynamic. Some inputs are only ava...

工程配置 开发调试 命令行介绍 start build 工程构建配置 entry alias publicPath devPublicPath sourcemap externals hash injectBabel minify outputAssetsPath outputDir proxy devServer targ...