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介绍
575
2020-12-03
《Blender 2.90 参考手册》
介绍 Append & Link 选项 关联库的重新加载和重新定位 损坏的库 转为本地项 选项 已知的局限 循环依赖 物体刚体约束 压缩和内存使用 介绍 这些功能可以帮助你重复使用材质、物体和外部 .blend 文件中的 数据块 。你可以建立通用内容库,并跨文件引用它们。 Append & Link 参考 编辑器 顶栏...
功能介绍
745
2021-11-17
《Rancher 2.5.11 中文文档》
功能介绍 概述 Rancher 2.5 的新功能 Istio 附带的工具 Kiali Jaeger 前提条件 配置指南 移除 Istio 从以前的 Istio 版本迁移 查看可视化数据的权限 架构 多个 Ingresses Egress 支持 功能介绍 概述 Istio 是一个开源工具,它简化了 DevOps 团队查看、保护...
Settings
1649
2018-03-26
《Django REST framework API 指南》
Settings 访问 settings API 参考 API 策略设置 DEFAULT_RENDERER_CLASSES DEFAULT_PARSER_CLASSES DEFAULT_AUTHENTICATION_CLASSES DEFAULT_PERMISSION_CLASSES DEFAULT_THROTTLE_CLASSES DEFAU...
简化曲线(Simplify Curves)
377
2022-12-10
《Blender 3.4 参考手册》
简化曲线(Simplify Curves) 激活 界面 简化曲线(Simplify Curves) “简化曲线” 工具适用于单个选定的曲线物体。它基于原始曲线生成新曲线。设置 Distance Error 阈值越高,移除的控制点就越多。 简化 F-曲线工具 的工作方式与此相同,但在选定的 F-曲线 上。 按距离合并 工具将附近的点粘在一条贝塞尔...
前言
2031
2020-03-22
《蚂蚁金服 G6 使用教程》
前言 什么是 G6 入门教程简介 前言 基础知识 环境准备 前言 什么是 G6 G6 是一个图可视化引擎。它提供了图的绘制、布局、分析、交互、动画等基础的图可视化能力。旨在让关系变得透明,简单。让用户获得关系数据的 Insight。 入门教程简介 我们在本入门教程中将会完成一个如下图所示简单的图可视化,我们将在后文中称其为 Tut...
其他图形用户界面(GUI)包
1041
2020-10-12
《Python 3.9.0 标准库参考》
其他图形用户界面(GUI)包 其他图形用户界面(GUI)包 Python 可用的主要跨平台(Windows,Mac OS X,类Unix)GUI 工具: 参见 PyGObject PyGObject 使用 GObject 提供针对 C 库的内省绑定。 GTK+ 3 可视化部件集就是此类函数库中的一个。 GTK+ 附带的部件比 Tkinte...
视图显示
277
2023-04-02
《Blender 3.5 参考手册》
视图显示 切片 栅格显示 矢量显示 高级 仅网格线 。 视图显示 厚(宽)度 缩放当前显示的网格的厚度的系数。 插值 用于流体网格的可视化的插值方法。 线性 体素之间的线性插值。提供了良好的平滑度和速度。 三次型 体素之间的立方插值。提供平滑的高质量插值,但速度较慢。 最近 体素之间没有插值。给出原始体素。 每个体素的...
动画摄影表视图
357
2022-04-07
《Blender 3.1 参考手册》
动画摄影表视图 标题栏 用法 动画摄影表视图 动画摄影表视图。 动画摄影表视图用于可视化运动跟踪数据,如同曲线视图一样,它是视频剪辑编辑器的单独视图。 它显示选定轨迹的通道,每个通道将轨迹的跟踪段显示为深色条,并将轨迹的关键帧位置显示为小菱形。 背景将根据帧中的跟踪数目突出显示。这意味着,如果一个帧(或帧序列)少于8个轨迹,背景将变红;如...
动画摄影表视图
419
2020-12-03
《Blender 2.90 参考手册》
动画摄影表视图 标题栏 用法 动画摄影表视图 动画摄影表视图。 动画摄影表视图用于可视化运动跟踪数据,如同曲线视图一样,它是视频剪辑编辑器的单独视图。 它显示选定轨迹的通道,每个通道将轨迹的跟踪段显示为深色条,并将轨迹的关键帧位置显示为小菱形。 背景将根据帧中的跟踪数目突出显示。这意味着,如果一个帧(或帧序列)少于8个轨迹,背景将变红;...
其他降维方法
1433
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
其他降维方法 还有很多其他的降维方法,Scikit-Learn 支持其中的好几种。这里是其中最流行的: 多维缩放(MDS)在尝试保持实例之间距离的同时降低了维度(参见图 8-13) Isomap 通过将每个实例连接到最近的邻居来创建图形,然后在尝试保持实例之间的测地距离时降低维度。 t-分布随机邻域嵌入(t-Distributed Stocha...
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