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顶点组面板
125
2024-08-11
《Blender 4.2 参考手册》
顶点组面板 编辑顶点组 顶点组面板 参考 模式: 所有模式 面板: 物体数据选项卡 ‣ 顶点组 顶点组面板。 顶点组位于 物体数据 属性编辑器,该选项卡下有一个 顶点组 面板。 活动顶点组 列表视图 。 锁定 锁定该顶点组为不可编辑,只能重命名或者删除组。 添加 + 创建一个空的顶点组。 移除 - 删除活动顶点组。...
扩展资源管理器面板
515
2021-08-27
《Cocos Creator 3.3 用户手册》
扩展资源管理器面板 扩展右击菜单 扩展拖入识别 Demo 示例 扩展资源管理器面板 扩展右击菜单 右击菜单的显示机制,是在显示之前获取实时的菜单数据。插件预先在自己的 package.json 中注册 assets 模块,就能获取 资源管理器 面板的右击菜单显示事件,并通过事件返回要显示的菜单数据,然后再统一显示出来。注册完成的菜单一般显...
增强资源管理器面板
241
2023-02-01
《Cocos Creator 3.7 用户手册》
增强资源管理器面板 自定义右击菜单 拖入识别 Demo 示例 增强资源管理器面板 为了能更好的理解本篇文档内容,在继续阅读本文档之前,推荐大家先阅读 Cocos Creator 扩展编辑器 文档,了解插件开发相关知识。 自定义右击菜单 若要自定义右击菜单,请先参考 创建并安装扩展 新建一个插件,在插件的 package.json 文件中,...
扩展资源管理器面板
583
2021-02-09
《Cocos Creator 3.0 用户手册》
扩展资源管理器面板 扩展右击菜单 扩展拖入识别 Demo 示例 扩展资源管理器面板 扩展右击菜单 右击菜单的显示机制,是在显示之前获取实时的菜单数据。插件预先在自己的 package.json 中注册 assets 模块,就能获取 资源管理器 面板的右击菜单显示事件,并通过事件返回要显示的菜单数据,然后再统一显示出来。注册完成的菜单一...
扩展资源管理器面板
363
2021-07-22
《Cocos Creator 3.2 用户手册》
扩展资源管理器面板 扩展右击菜单 扩展拖入识别 Demo 示例 扩展资源管理器面板 扩展右击菜单 右击菜单的显示机制,是在显示之前获取实时的菜单数据。插件预先在自己的 package.json 中注册 assets 模块,就能获取 资源管理器 面板的右击菜单显示事件,并通过事件返回要显示的菜单数据,然后再统一显示出来。注册完成的菜单一...
第二课:Kubernetes 的安装和运维
2627
2018-02-26
《Kubernetes 完全教程》
Kubernetes 完全教程 Kubernetes 安装和运维 王渊命 @jolestar Agenda Kubernetes 的安装 — 条条大路通罗马 准备基础的 VM 镜像 安装 kubelet, kubeadm 初始化 master 初始化网络 新增节点 部署 helloworld 解决 flannel 网络问题 Kuber...
13.3 VC维
3745
2019-11-07
《周志华《机器学习》学习笔记》
13.3 VC维 13.3 VC维 现实中的学习任务通常都是无限假设空间,例如d维实数域空间中所有的超平面等,因此要对此种情形进行可学习研究,需要度量假设空间的复杂度 。这便是VC维 (Vapnik-Chervonenkis dimension)的来源。在介绍VC维之前,需要引入两个概念: 增长函数 :对于给定数据集D,假设空间中的每个假设都...
维数灾难
2229
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
维数灾难 我们已经习惯生活在一个三维的世界里,以至于当我们尝试想象更高维的空间时,我们的直觉不管用了。即使是一个基本的 4D 超正方体也很难在我们的脑中想象出来(见图 8-1),更不用说一个 200 维的椭球弯曲在一个 1000 维的空间里了。 图 8-1 点,线,方形,立方体和超正方体(0D 到 4D 超正方体) 这表明很多物体在高维空...
十六、降维
1056
2019-07-05
《UCSD COGS108 数据科学实战中文笔记》
十六、降维 降维的概述 主成分分析 任务 十六、降维 原文:Dimensionality Reduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 降维是将数据集转换为较低维空间的过程。 有关降维的解释,以及实际数据中的示例,请访问这里 。 降维的概述 数据集可能非常大,不仅包含数百万个数据点,还包含有关每...
八、降维
2022
2018-10-25
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
八、降维 八、降维 很多机器学习的问题都会涉及到有着几千甚至数百万维的特征的训练实例。这不仅让训练过程变得非常缓慢,同时还很难找到一个很好的解,我们接下来就会遇到这种情况。这种问题通常被称为维数灾难(curse of dimentionality)。 幸运的是,在现实生活中我们经常可以极大的降低特征维度,将一个十分棘手的问题转变成一个可以较为容...
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