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Alpha上叠节点
426
2020-11-22
《Blender 2.81 参考手册》
Alpha上叠节点 输入 属性 输出 范例 Alpha上叠节点 Alpha上叠节点。 Alpha上叠节点 将一幅图像覆盖在另一幅图像之上。 当前景图像像素alpha值大于0时时,背景图像将被遮挡。 输入 系数 控制前景图像的量。小于 1 的因子将使前景更加透明。 图像 背景 图像输入端。 图像 前景 图像的输入 ...
Django 的发行流程
662
2022-08-11
《Django v4.1 中文文档》
Django 的发行流程 正式发行 发行节奏 废弃政策 支持的版本 发行过程 发行周期 第一阶段:功能建议 第二阶段:开发 第三阶段:修复漏洞 漏洞修复发行 Django 的发行流程 正式发行 从 1.0 版本开始,Django 的发行编号如下方式工作: 版本编号为 A.B 或 A.B.C 形式。 A.B 是 功能发行 ...
Django 的发行流程
211
2023-12-12
《Django v4.2 中文文档》
Django 的发行流程 正式发行 发行节奏 废弃政策 支持的版本 发行过程 发行周期 第一阶段:功能建议 第二阶段:开发 第三阶段:修复漏洞 漏洞修复发行 Django 的发行流程 正式发行 从 1.0 版本开始,Django 的发行编号如下方式工作: 版本编号为 A.B 或 A.B.C 形式。 A.B 是 功能发行 ...
命令行参数
1240
2019-07-14
《Blender 2.79 参考手册》
命令行参数 渲染选项 格式选项 动画播放选项 窗口选项 游戏引擎选项 Python 选项 调试选项 综合选项 实验特性 其他选项 参数解析 参数顺序 环境变量 命令行参数 Blender 2.79 命令行用法: Blender [args …] [file] [args …] 渲染选项 -b , —backgroun...
漏洞赏金平台
1978
2020-10-09
《[译] 渗透测试实战第三版(红队版)》
漏洞赏金平台 漏洞赏金平台 在我们开始学习如何利用 Web 应用程序漏洞之前,让我们先谈谈漏洞赏金平台。我们见到的最常见的问题是,“我怎样才能在完成训练后继续学习?”最好的建议是针对真实的上线了的系统进行练习。你可以一直做靶场训练,但如果没有真实的入侵经验,就很难成长。 但有一点需要注意:平均而言,在你开始不断发现漏洞之前,需要大约3-6个月的沉淀...
使用 stream
1570
2019-12-15
《Dart v2.7 官方开发文档》
在 Dart 里使用 Stream 转换现有的 Stream 从零开始创建 Stream 使用 StreamController 等待订阅 遵循并实现暂停 最后的提示 在 Dart 里使用 Stream Written by Lasse Nielsen April 2013 (updated October 2018) dart:asy...
7.2.1. 文件对象的方法
549
2020-10-12
《Python 3.9.0 官方教程》
7.2.1. 文件对象的方法 7.2.1. 文件对象的方法 本节中剩下的例子将假定你已创建名为 f 的文件对象。 要读取文件内容,请调用 f.read(size) ,它会读取一些数据并将其作为字符串(在文本模式下)或字节串对象(在二进制模式下)返回。 size 是一个可选的数值参数。 当 size 被省略或者为负数时,将读取并返回整个文件的内容;...
使用顶点组
565
2023-11-24
《Blender 4.0 参考手册》
使用顶点组 骨骼顶点组 粒子顶点组 使用顶点组 骨骼顶点组 这是权重绘制的主要功能。当骨骼移动时,关节顶点也应移动一部分,来模拟关节面板的拉伸。在关节顶点处使用 “轻” 权重(10 - 40%)绘制来使其在骨骼移动时进行轻微移动。虽然可以给骨架自动分配权重(参考 蒙皮 ),你也可以手动分配。要从头开始执行此操作,请参考以下过程。要修改自动分配的...
物联网、车联网、工业互联网大数据平台,为什么推荐使用TDengine?
1823
2021-03-23
《TDengine v2.0 数据库文档》
1: 大幅提升数据插入和查询性能 2: 大幅降低硬件或云服务成本: 3: 大幅简化大数据系统架构 4: 强大的历史数据分析能力: 5: 零运维管理,零学习成本 6: 与第三方工具无缝集成 7: 开源 结语 大数据有很多处理工具,最流行的当属Hadoop系统。Hadoop生态包括HDFS, HBase, Hive, YARN, Storm, ...
物联网、车联网、工业互联网大数据平台,为什么推荐使用TDengine?
1682
2021-03-22
《TDengine v1.6 数据库文档》
1: 大幅提升数据插入和查询性能 2: 大幅降低硬件或云服务成本: 3: 大幅简化大数据系统架构 4: 强大的历史数据分析能力: 5: 零运维管理,零学习成本 6: 与第三方工具无缝集成 7: 开源 结语 大数据有很多处理工具,最流行的当属Hadoop系统。Hadoop生态包括HDFS, HBase, Hive, YARN, Storm, ...
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