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流体
665
2020-12-03
《Blender 2.90 参考手册》
流体 选项 流体属性 高级 弹性 流体 参考 面板 粒子系统 ‣ 物理 类型 流体 流体粒子类似于牛顿粒子,但这种粒子受到内力如压力,表面张力,粘度,弹簧等的影响。从液体到粘液,粘液到沙子和细小的烟雾,可能的使用数量是无穷无尽的。 Blender粒子流体使用SPH技术来解决颗粒流体方程。平滑粒子流体动力学(SPH)是一种用于模拟流...
流体
293
2023-08-08
《Blender 3.6 参考手册》
流体 选项 流体属性 高级 弹性 流体 参考 面板: 粒子系统 ‣ 物理 类型: 流体 流体粒子类似于牛顿粒子,但这种粒子受到内力如压力,表面张力,粘度,弹簧等的影响。从液体到粘液,粘液到沙子和细小的烟雾,可能的使用数量是无穷无尽的。 Blender粒子流体使用SPH技术来解决颗粒流体方程。平滑粒子流体动力学(SPH)是一种用于模拟...
流体
377
2022-12-10
《Blender 3.4 参考手册》
流体 选项 流体属性 高级 弹性 流体 参考 面板 粒子系统 ‣ 物理 类型 流体 流体粒子类似于牛顿粒子,但这种粒子受到内力如压力,表面张力,粘度,弹簧等的影响。从液体到粘液,粘液到沙子和细小的烟雾,可能的使用数量是无穷无尽的。 Blender粒子流体使用SPH技术来解决颗粒流体方程。平滑粒子流体动力学(SPH)是一种用于模拟流体...
LRScheduler
386
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
LRScheduler LRScheduler class paddle.optimizer.lr. LRScheduler ( learning_rate=0.1, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码] 学习率策略的基类。定义了所有学习率调整策略的公共接口。 目前在paddle中基于该基类,已经实现了12...
自然语言处理的发展历程
5618
2020-05-04
《百度架构师手把手带你零基础入门深度学习》
自然语言处理的发展历程 兴起时期 符号主义时期 连接主义时期 深度学习时期 自然语言处理的发展历程 自然语言处理有着悠久的发展史,可粗略地分为兴起、符号主义、连接主义和深度学习四个阶段,如 图4 所示: 图4:自然语言处理的发展历程 兴起时期 大多数人认为,自然语言处理的研究兴起于1950年前后。在二战中,破解纳粹德国的...
1.10. 决策树
1697
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.21.3 官方文档中文版》
1.10. 决策树 1.10.1. 分类 1.10.2. 回归 1.10.3. 多值输出问题 1.10.4. 复杂度分析 1.10.5. 实际使用技巧 1.10.6. 决策树算法: ID3, C4.5, C5.0 和 CART 1.10.7. 数学表达 1.10.7.1. 分类标准 1.10.7.2. 回归标准 1.10. 决策树 ...
1.10. 决策树
1627
2020-03-01
《scikit-learn (sklearn) 0.19 官方文档中文版》
1.10. 决策树 1.10. 决策树 1.10.1. 分类 1.10.2. 回归 1.10.3. 多值输出问题 1.10.4. 复杂度分析 1.10.5. 实际使用技巧 1.10.6. 决策树算法: ID3, C4.5, C5.0 和 CART 1.10.7. 数学表达 1.10.7.1. 分类标准 1.10.7.2. 回归标准 ...
Adadelta
258
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
Adadelta Adadelta class paddle.optimizer. Adadelta ( learning_rate=0.001, epsilon=1.0e-6, rho=0.95, parameters=None, weight_decay=0.01, grad_clip=None, name=None ) [源代码] 注意:此...
1. while语句
2175
2020-05-06
《Linux C编程一站式学习》
1. while语句 习题 1. while语句 在第 3 节 “递归” 中,我们介绍了用递归求n!的方法,其实每次递归调用都在重复做同样一件事,就是把n乘到(n-1)!上然后把结果返回。虽说是重复,但每次做都稍微有一点区别(n 的值不一样),这种每次都有一点区别的重复工作称为迭代(Iteration)。我们使用计算机的主要目的之一就是让它做重复迭...
一、DSSM
3921
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
一、DSSM 1.1 模型 1.2 word hash 1.3 实验 一、DSSM 在搜索广告的场景中,query 和 document 使用不同的单词、同一个单词的不同形态(如:缩写、时态、单复数)来表达同一个概念。如果简单的通过文本的单词匹配来计算 query 和 document 的相似性,则效果不好。 一种解决方式是:利用...
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