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应用灰度发布
999
2019-01-09
《Rainbond v5.0 文档手册》
功能说明 应用连接 配置操作 功能说明 灰度发布主要是按照一定策略选取部分用户,让他们先行体验新版本的应用,通过收集这部分用户对新版本应用的反馈,以及对新版本功能、性能、稳定性等指标进行评论,进而决定继续放大新版本投放范围直至全量升级或回滚至老版本。灰度发布可以保证整体系统的稳定,在初始灰度的时候就可以发现、调整问题,以保证其影响度。灰度发布的优...
Linked List Cycle II
936
2018-03-09
《数据结构与算法/leetcode/lintcode题解》
Linked List Cycle II Question 题解 - 快慢指针 C++ Java 源码分析 复杂度分析 Reference Linked List Cycle II Question leetcode: Linked List Cycle II | LeetCode OJ lintcode: (103) Link...
采样
335
2023-11-25
《Blender 4.0 参考手册》
采样 自适应采样 降噪 Path Guiding 灯光 高级 采样 参考 面板: 渲染 ‣ 采样 积分器是一种用于计算光照的渲染算法。目前,Cycles引擎支持一种积分器,一种带直接光照采样的路径追踪积分器。它可以很好地适用于各种照明设定,但不适用于焦散以及其它一些复杂的光照情形。 光线从摄像机出发射到场景中,并来回反弹,直到它们找到...
采样
535
2023-04-02
《Blender 3.5 参考手册》
采样 自适应采样 降噪 Path Guiding 灯光 高级 采样 参考 面板: 渲染 ‣ 采样 积分器是一种用于计算光照的渲染算法。目前,Cycles引擎支持一种积分器,一种带直接光照采样的路径追踪积分器。它可以很好地适用于各种照明设定,但不适用于焦散以及其它一些复杂的光照情形。 光线从摄像机出发射到场景中,并来回反弹,直到它们找到...
交集(布尔)
419
2022-12-10
《Blender 3.4 参考手册》
交集(布尔) 交集(布尔) 参考 模式 编辑模式 菜单 面 ‣ 交集(布尔) 使用选中部分对未选中几何元素执行布尔操作。尽管可以使用 布尔修改器 进行非破坏性编辑,但在编辑模式访问布尔操作更加快捷。 布尔运算 相交 与 差值 相反(目标网格内的所有内容都被保留)。 并集 目标网面添加到修改的网面。 差集 目标网格被减去修改后...
交集(布尔)
613
2023-04-02
《Blender 3.5 参考手册》
交集(布尔) 交集(布尔) 参考 模式: 编辑模式 菜单: 面 ‣ 交集(布尔) 使用选中部分对未选中几何元素执行布尔操作。尽管可以使用 布尔修改器 进行非破坏性编辑,但在编辑模式访问布尔操作更加快捷。 布尔运算 相交: 与 差值 相反(目标网格内的所有内容都被保留)。 并集: 目标网面添加到修改的网面。 差集: 目标网格被...
简介
229
2023-08-08
《Blender 3.6 参考手册》
简介 简介 Workbench Engine是一个针对建模和动画期间的预览进行了快速渲染优化的渲染引擎。 其目的并不是为项目执行最终像素级渲染输出。 其主要任务是在3D视图中时显示正在处理的场景. Note 虽然它并不用于最终渲染,但可以在渲染属性中选择Workbench作为 渲染引擎 。 By default the 3D Viewport u...
简介
262
2023-11-24
《Blender 4.0 参考手册》
简介 简介 Workbench Engine是一个针对建模和动画期间的预览进行了快速渲染优化的渲染引擎。 其目的并不是为项目执行最终像素级渲染输出。 其主要任务是在3D视图中时显示正在处理的场景. Note 虽然它并不用于最终渲染,但可以在渲染属性中选择Workbench作为 渲染引擎 。 By default the 3D Viewport u...
简介
247
2023-04-01
《Blender 3.5 参考手册》
简介 简介 Workbench Engine是一个针对建模和动画期间的预览进行了快速渲染优化的渲染引擎。 其目的并不是为项目执行最终像素级渲染输出。 其主要任务是在3D视图中时显示正在处理的场景. Note 虽然它并不用于最终渲染,但可以在渲染属性中选择Workbench作为 渲染引擎 。 By default the 3D Viewport u...
隐藏层数量
1469
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
隐藏层数量 对于许多问题,您只需从单个隐藏层开始,您将获得合理的结果。 实际上已经表明,只有一个隐藏层的 MLP 可以建模甚至最复杂的功能,只要它具有足够的神经元。 长期以来,这些事实说服了研究人员,没有必要调查任何更深层次的神经网络。 但是他们忽略了这样一个事实:深层网络具有比浅层网络更高的参数效率:他们可以使用比浅网格更少的神经元来建模复杂的函数,使...
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