纹理 选项 示例 纹理 参考 面板: 物理 ‣ 力场 类型: 纹理 您可以使用 纹理 力场创建任意复杂的力场，三个方向上的力是用颜色编码的。红色表示 X 轴编码，绿色表示 Y 轴编码，蓝色表示 Z 轴（类似于 3D 视口中坐标轴的颜色）。值为 0.5 表示无力，在负轴方向上大于 0.5 加速度的值（如 -Z），在正轴方向上小于 0.5 加...

纹理 选项 例子 纹理 参考 面板 物理 ‣ 力场 类型 纹理 您可以使用 纹理 力场来创建任意复杂的力场，这三个方向的力被颜色编码。红色编码为X轴，Y轴为绿色，Z轴为蓝色(如3D视图中坐标轴的颜色)。值0.5表示没有力，大于负轴方向0.5加速度(如-Z)的值，小于正轴方向0.5加速度(如+ Z)的值。 选项 Texture Mo...

纹理 选项 例子 纹理 参考 面板: 物理 ‣ 力场 类型: 纹理 您可以使用 纹理 力场来创建任意复杂的力场，这三个方向的力被颜色编码。红色编码为X轴，Y轴为绿色，Z轴为蓝色(如3D视图中坐标轴的颜色)。值0.5表示没有力，大于负轴方向0.5加速度(如-Z)的值，小于正轴方向0.5加速度(如+ Z)的值。 选项 贴图类型 这设置...

数据段整理 数据段整理 数据段是 Milvus 自动将插入的向量数据合并所获得的数据文件。一个集合可包含多个数据段。如果一个数据段中的向量数据被删除，被删除的向量数据占据的空间并不会自动释放。你可以对集合中的数据段进行 compact 操作以释放多余空间。 >>> milvus . compact ( collection_name = 'tes...

v0.3.1版本发布说明 2019-08-08 新增功能 主要改进 v0.3.1版本发布说明 2019-08-08 新增功能 增加了一种新的向量索引方式“IVFSQ”，在保证精度的同时，大幅度缩减索引文件的大小。 关于向量距离计算方法，在“欧几里得距离”的基础上，新增了“内积”。 增加了多个参数以调整索引的建立，以及搜索的精度和速度。...

JsonToVector 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 JsonToVector 功能介绍 将数据格式从 Json 转成 Vector 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 handleInvalid 解析异常处理策略 解析异常处理策略 String ...

多层感知器与反向传播 MLP 由一个（通过）输入层、一个或多个称为隐藏层的 LTU 组成，一个最终层 LTU 称为输出层（见图 10-7）。除了输出层之外的每一层包括偏置神经元，并且全连接到下一层。当人工神经网络有两个或多个隐含层时，称为深度神经网络（DNN）。 多年来，研究人员努力寻找一种训练 MLP 的方法，但没有成功。但在 1986，D. E...

法线节点 输入 属性 输出 法线节点 法线 节点为每个评估点返回一个矢量，指示 正常方向 。输出可以取决于评估字段的节点中使用的属性域，但输出始终是归一化的 单位向量 。 面: 在面部区域上，法线是面部的 “向上” 方向。 风格顶点组: 对于网格顶点，法线是周围面法线的平均值。如果顶点不具有任何连接面，则输出只是该顶点的归一化位置...

Milvus 是什么 Milvus 是什么 Milvus 是一款开源向量相似度搜索引擎，建立在 Faiss、NMSLIB、Annoy 等向量索引库基础之上，具有功能强大、稳定可靠以及易于使用等特点。Milvus 集成了这些向量索引库，隐藏了他们的复杂性，提供了一套简单而一致的 API。此外，Milvus 能够有效的管理向量数据，提供针对向量和非向量数...

10.4. 子词嵌入（fastText） 10.4.1. 小结 10.4.2. 练习 10.4.3. 参考文献 10.4. 子词嵌入（fastText） 英语单词通常有其内部结构和形成方式。例如，我们可以从“dog”“dogs”和“dogcatcher”的字面上推测它们的关系。这些词都有同一个词根“dog”，但使用不同的后缀来改变词的含义。而且...