在上一篇关于MapTool的文章中，我解释了如何下载、安装和配置您自己的私有开源虚拟桌面，以便让您和您的朋友可以一起玩角色扮演游戏（RPG）。MapTool是一个复杂的应用程序，具有许多特性，本文将演示游戏大师（GM）是如何充分利用它的。
当前，所有形状都可以移动和旋转，但这并不是它们唯一能做的。我们可以想出一些希望形状表现出来的不同行为。要使形状做其他事情，只需将其代码添加到Shape.GameUpdate中即可。但是，如果我们定义很多行为的话，那么该方法将变得非常庞大。另外，我们可能不希望所有形状的表现都相同。
我们拿起手机，然后把钱寄给我们的朋友，以获得一些现金返还。现金返还是一种提高使用户粘度的有效举动。
这是有关 对象管理 的系列教程中的第七篇。它为形状增加了一些行为，并可以针对每个生成区域配置它们。
这是基础渲染课程系列的第一部分，主要涵盖变换矩阵相关的内容。如果你还不清楚Mesh是什么或者怎么工作的，可以转到Mesh Basics 相关的章节去了解（译注：Mesh Basics系列皆已经翻译完毕，但与本系列主题关联不大，讲完4个渲染系列之后，再放出来）。这个系列会讲，这些Mesh是如何最终变成一个像素呈现在显示器上的。
Sketch 是一款专业矢量图设计软件，深受许多设计师青睐，非常适用于图标设计、网页设计等矢量图设计场合使用，为您的设计增添更棒的视觉效果，现为大家带来Sketch 94最新版本，需要的朋友别错过哦~
我不是机器学习专家。我只是一个受过训练的软件工程师，我很少和人工智能打交道。我一直想钻研更深入的机器学习，但从来没有真正找到“in”。这就是为什么2015年11月谷歌开源TensorFlow的时候，我非常兴奋，知道是时候开始学习了。听起来不太戏剧化，但对我来说，这实际上有点像普罗米修斯从机器学习的奥林匹斯山把火传给人类。在我的脑海里浮现出这样一个想法：当谷歌研究人员发布他们的Map Reduce论文时，整个大数据领域和Hadoop等技术都得到了大大的加速。这一次，这不是一篇论文，而是经过多年的发展，他们在内部使用的软件。
在本教程中，我们将创建一个行为，使一个形状绕着另一个形状运行，例如卫星。我们会在生成形状时决定是否具有卫星。如果是的话，那么我们还将生成它的卫星。这意味着每次生成一个形状时，我们可能都会得到更多的新形状，而不是以前总的是一个。
如果创建的形状没有特定大小，它将自动扩展以占据所有可用空间。例如，这将创建一个填充我们视图的圆，并为其提供40点蓝色边框：
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
这是关于对象管理系列的第二篇教程。在这一部分中，我们将添加对不同材质和颜色的多种形状的支持，同时保持游戏向后兼容，即兼容游戏的前一个版本。
这是有关对象管理的系列教程中的第八篇。它介绍了与多个工厂合作的概念以及更复杂的形状。
AG Grid目前提供两个版本地产品，分别是AG Grid Community和AG Grid Enterprise，AG Grid Community是免费和开源的，AG Grid Enterprise 提供专门的支持和更多企业风格的功能。AG Grid 免费提供其他网格工具的收费功能，而AG Grid Enterprise 提供了更多强大地功能。
使应用程序工作的第一步是更新应用程序，使它具有一个文件菜单，因为这样你就可以将MP3文件添加到创建中。菜单几乎总是添加到wx.frame中。这就是你需要修改的类。
请注意，当元素的名称小于 4 个字节时，它与 VAR（元素值）存储在相同的结构中。否则，将有一个指向元素名称的指针。名称长度 <=4 对我们来说就足够了，所以我们不需要详细说明。
摘要： 你是否为研究数据挖掘预测问题而感到兴奋？那么如何开始呢，本案例选自Kaggle上的数据竞赛的一个数据竞赛项目《泰坦尼克：灾难中的机器学习》，案例涉及一个小型数据集及到一些有趣且易于理解的参数，是一个完美的机器学习入口。 泰坦尼克号在进行从英国到纽约的处女航时，不幸的撞到了冰山上并沉没。在这场比赛中，你必须预测泰坦尼克号上乘客们的命运。 在这场灾难中，惊恐的人们争先恐后地逃离正在沉没的船是最混乱的事。“女士和儿童优先”是这次灾难中执行的著名准则。由于救生艇数量不足，只有一小部分乘客存活下来。在接
在 VFP 9 中，数据分组有三个增强。 第一个增强，是当报表中有多个自左向右而不是自顶向下打印的字段时，VFP 把组标头放在哪里。图12展示了在以前版本中，报表引擎把组标头放在细节带区的行里；它（指组标头）占据了第一列，而细节带区的内容只好从第二列开始。第一列被保留给组标头带区，即使你把这个带区的高度设置为0也一样，而且这么做的话，第一列就会是空白的。另外，它的高度还是固定的——等于细节带区的高度——所以如果组标头带区的高度高于细节带区的高度，那么组标头对象还可能会掩盖住细节带区的第二行中的对象们。
可以在 管理（Administration） → 用户（Users）下 查看用户信息。
引言：这是在知识星球App的完美Excel社群中发表的Excel VBA编程系列文章中的一篇，使用一个示例来讲解用户窗体的基础应用。
在过去的几年里，我们看到了许多有关使用基于云架构的组织/企业的数据泄露事件。基于云的服务提供商（如AWS），只需点击几下就可以轻松灵活地创建一个基础架构，但如果你因此而忽略了某些安全检查点，则它可能会为恶意攻击者提供许多的机会。为了填补这方面的空白，AmazonWebServices（AWS）提供了几种不同的服务，可用于维护和确保云基础架构的安全性。
我们对本月的更新感到非常兴奋！我们发布了两个最重要的社区请求：Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外，我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来，AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果，因此请务必尝试一下！如果您想了解本月的所有更新和增强功能，请查看完整的博客。
这是关于对象管理系列的第12篇也是最后一篇教程。它涵盖了kill区域的增加和更严格的关卡对象管理。
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
机器学习的模型训练越来越自动化，但特征工程还是一个漫长的手动过程，依赖于专业的领域知识，直觉和数据处理。而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤，虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果。本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例。
将二维视图和图纸导出为 PDF 文件。为批量导出 PDF 文件提供自定义命名规则。
这是关于渲染的系列教程的第十部分。上一次，我们使用了多个纹理来创建复杂的材质。这次我们再增加一些复杂度，并且还支持多材质编辑。
这是有关对象管理的系列文章的第11个教程。通过增加生长和死亡的行为，它引入了更多的行为来丰富形状的生长和销毁。
51长假第二天，突然发现许久不更新的NVIDIA Chat With RTX聊天机器人，迎来的重大更新！
本文翻译自http://wiki.wxpython.org/Getting%20Started 首先声明：本人还是个菜鸟，翻译只是为了学习，就当作记笔记了。水平有限，错误和疏漏在所难免，希望各路高手能够给予指导。而且简单查了一下，好像中文世界目前还没有完整的翻译 Getting Started with wxPython 的。
自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
这次将尝试解释如何使用逆运动学的功能，同时建立一个7自由度冗余的机械手。在本教程中，我们将构建一个非动态机械手，它只使用逆运动学而不使用任何物理引擎功能。
所以，话不多说，让我们创建一个空的实体集。我刚把这个名字命名为顾客。你可以在此处使用任何名称。现在它只是一个空桶。
当浏览器获得了资源以后要进行的第一步工作就是 HTML 解析，，它由几个步骤组成:编码、预解析、标记和构建树。
Affinity Publisher for Mac中文版是创意软件工作室 Serif旗下的一款桌面排版应用，可以帮助专业设计人员在每一版面、页面、杂志、书籍和数字出版物中实现最佳的效果，展现令人惊艳的排版和绚丽的色彩。
PHP 超全局变量 _GET 和 _POST 用于收集表单数据（form-data）。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
在最基本的形式和形状中，“计算机视觉”是一个术语，用于标识用于使数字设备具有视觉感觉的所有方法和算法。 这意味着什么？ 好吧，这就是听起来的确切含义。 理想情况下，计算机应该能够通过标准相机（或与此相关的任何其他类型的相机）的镜头看到世界，并且通过应用各种计算机视觉算法，它们应该能够检测甚至识别并计数人脸。 图像中的对象，检测视频馈送中的运动，然后执行更多操作，这些操作乍一看只能是人类的期望。 因此，要了解计算机视觉的真正含义，最好知道计算机视觉旨在开发方法以实现所提到的理想，使数字设备具有查看和理解周围环境的能力。 值得注意的是，大多数时间计算机视觉和图像处理可以互换使用（尽管对这个主题的历史研究可能证明应该相反）。 但是，尽管如此，在整本书中，我们仍将使用“计算机视觉”一词，因为它是当今计算机科学界中更为流行和广泛使用的术语，并且因为正如我们将在本章稍后看到的那样，“图像处理”是 OpenCV 库的模块，我们还将在本章的后续页面中介绍，并且还将在其完整的一章中介绍它。
Pixie是一款完全可定制的高性能照片编辑器，可在任何地方使用，并且可以轻松集成到现有项目中或使用独立应用程序。
Dune 可能是目前向公众提供的最强大的区块链数据分析工具，而最棒的是：它还是免费的！通过 Dune，你可以通过一个公共数据库近乎实时地访问区块链数据，你可以通过 Dune 的网站使用 SQL 查询。
本教程旨在告诉大家如何使用cytoscape根据Node信息表格制作带有barplot信息节点的网络图。以安装文件夹下的样例数据为例。
您可以使用资产管理器或 命令行界面 (CLI)以 Shapefile 或 CSV 格式上传数据集。（有关使用代码编辑器或 CLI导入栅格的详细信息，请参阅导入栅格数据。）您上传的资产最初是私有的，但可以按照共享资产部分中的说明进行共享。
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
随着先进的目标检测器和基于运动的关联算法的成功，除了简单的移动平均模型之外，视觉外观与基于运动的匹配的有效集成仍然相对不足。
通过这篇文章，我将向大家介绍下关于设计的一些基本知识，让广大开发者在平时的开发中，可以更好的和设计、产品合作（撕逼）。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
前言：下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站，上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
本文介绍了如何利用TensorFlow搭建一个简单的CNN模型来识别MNIST数据集中的手写数字。首先，介绍了CNN模型的基本原理和TensorFlow中的Keras API。然后，使用MNIST数据集训练了一个具有卷积层和全连接层的CNN模型。最后，通过在测试集上评估模型的性能，得到了97.3%的准确率。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
