拉普拉斯形变修改器 选项 错误信息 历史 拉普拉斯形变修改器 拉普拉斯形变 修改器允许你在为网格摆姿势的同时，保留表面的几何体的细节。 用户定义一组 “锚点” 顶点，然后移动其中一些顶点。 修改器将其余锚点顶点保持在固定位置，并计算所有剩余顶点的最佳位置以保留原始几何细节。 该修改器采用微分坐标来捕获几何细节。微分坐标根据相邻的顶点来捕获当前...

使用示例 配置数据库连接信息 recommend模式使用示例 train 模式使用示例 tune模式使用示例 使用示例 X-Tuner支持三种模式，分别是获取参数诊断报告的recommend模式、训练强化学习模型的train模式、以及使用算法进行调优的tune模式。上述三种模式可以通过命令行参数来区别，通过配置文件来指定具体的细节。 配置数...

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Deeplearning Algorithms tutorial 学习矢量化 应用案例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习...

添加查找字段 HqlHelper配置 例子 添加查找字段 HqlHelper配置 方法 等价HQL片段 fetch(String… fromClazzFieldNames) select fromClazz.fieldName1,fromClazz.fieldName2 … fromClazz.fieldNamenfrom … fetchOt...

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图像 原则 场景赏析 身临其境 最佳实践 使用多种媒体 构建叙事(Build narratives) 不要过度操作 用户界面集成(UI Integration) 分辨率 头像和缩略图 主角图像(Hero Images) 图集 图像 在 material design 中，图像（无论是绘画还是摄影）都应该是组建而成而并非人为...

一、缺失值处理 1.1 均值插补 && 同类均值插补 1.2 建模预测 1.3 高维映射 1.4 多重插补 1.5 压缩感知 && 矩阵补全 1.5.1 压缩感知 1.5.2 矩阵补全 一、缺失值处理 数据缺失值的产生的原因多种多样，主要分为客观原因和人为原因。 客观原因：比如数据存储的失败、存储器损坏、机械故障导致某段时间数据未...

第15章 大数据与MapReduce 大数据 概述 大数据 场景 MapRedece Hadoop 概述 MapRedece 原理 Hadoop 流(Python 调用) MapReduce 机器学习 Mahout in Action 使用 mrjob 库将 MapReduce 自动化 项目案例：分布式 SVM 的 Pegasos 算法 Pe...