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图表类型
1267
2018-07-12
《Highcharts、Highstock、Highmaps 使用教程》
图表类型配置 Highcharts 支持多种图表类型,可以针对不同的数据都用合理的图表类型来展现。 Highcharts 目前支持直线图、曲线图、曲线面积图、面积图、面积范围图、柱状图、条形图、饼图、散点图、气泡图、仪表图等丰富的图表类型。 Highstock 支持和股票相关的图表类型,包括 K 线、分时图、蜡烛图等,另外 Highstock 支持大...
局限
444
2023-04-01
《Blender 3.5 参考手册》
局限 相机 灯光 光照探头 间接光照明 阴影 体积 景深 屏幕空间效果 环境光遮蔽 屏幕空间反射 屏幕空间折射 次表面散射 (SSS) 运动模糊 材质 着色节点 内存管理 CPU渲染 多GPU支持 无头(窗)渲染 局限 Eevee的目标是成为交互式渲染引擎。在不影响性能的前提下,一些功能还没有加入或不可能整合进Ee...
局限
321
2023-08-08
《Blender 3.6 参考手册》
局限 相机 灯光 光照探头 间接光照明 阴影 体积 景深 屏幕空间效果 环境光遮蔽 屏幕空间反射 屏幕空间折射 次表面散射 (SSS) 运动模糊 材质 着色节点 内存管理 CPU渲染 多GPU支持 无头(窗)渲染 局限 Eevee的目标是成为交互式渲染引擎。在不影响性能的前提下,一些功能还没有加入或不可能整合进Ee...
局部连接层 Locally-connected
816
2020-02-05
《Keras 2.3 官方中文文档》
LocallyConnected1D LocallyConnected2D [source] LocallyConnected1D keras . layers . LocallyConnected1D ( filters , kernel_size , strides = 1 , padding = 'valid' , data_fo...
个性化推荐
2189
2019-07-24
《PaddlePaddle v1.4(fluid) 深度学习平台》
个性化推荐 背景介绍 效果展示 模型概览 YouTube的深度神经网络个性化推荐系统 候选生成网络(Candidate Generation Network) 排序网络(Ranking Network) 融合推荐模型 文本卷积神经网络(CNN) 融合推荐模型概览 数据准备 数据介绍与下载 模型配置说明 训练模型 定义训练环境 定义数...
评价指标
1174
2019-03-02
《PaddlePaddle 1.3(fluid) 使用文档》
评价指标 分类任务评价 序列标注任务评价 生成任务评价 评价指标 在神经网络训练过程中或者训练完成后,需要评价模型的训练效果。评价的方法一般是计算全体预测值和全体真值(label)之间的距离,不同类型的任务会使用不同的评价方法,或者综合使用多个评价方法。在具体的任务中,可以选用一种或者多种评价方法。下面对常用的评价方法按照任务类型做介绍。 ...
生成
323
2021-07-23
《Blender 2.93 参考手册》
阵列修改器 倒角修改器 布尔修改器 建形修改器 精简修改器 拆边修改器 Geometry Nodes Modifier 遮罩修改器 网格到体积修改器 镜像修改器 Multi-Resolution Modifier 多级精度修改器 重构网格修改器 螺旋修改器 蒙皮修改器 实体化修改器 表面细分修改器 三角化修改器 体积到网...
生成
359
2021-04-14
《Blender 2.92 参考手册》
阵列修改器 倒角修改器 布尔修改器 建形修改器 精简修改器 拆边修改器 Geometry Nodes Modifier 遮罩修改器 网格到体积修改器 镜像修改器 多级精度修改器 重构网格修改器 螺旋修改器 蒙皮修改器 实体化修改器 表面细分修改器 三角化修改器 体积到网格修改器 焊接修改器 线框修改器
生成
306
2022-04-07
《Blender 3.1 参考手册》
阵列修改器 倒角修改器 布尔修改器 建形修改器 精简修改器 拆边修改器 Geometry Nodes Modifier 遮罩修改器 网格到体积修改器 镜像修改器 Multi-Resolution Modifier 多级精度修改器 重构网格修改器 螺旋修改器 蒙皮修改器 实体化修改器 表面细分修改器 三角化修改器 体积到网格修...
四、自动微分
2766
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
四、自动微分 四、自动微分 自动微分研究如何数值计算导数,反向传播算法只是自动微分的一种方法,它是反向模式累加算法的特殊情况。 不同的自动微分算法以不同的顺序计算链式法则的子表达式,找到计算梯度的最优操作序列是NP 完全问题。 事实上,反向传播算法不能化简梯度计算公式,它只会通过计算图来传播梯度。如: 而反向传播算法并不知道可以这样简化...
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