现在,我正在创建具有bezier控制柄的多边形。它工作得很好,除了现在我总是这样做:
for(float i = 0; i < 1; i += 0.04)
{
interpolate A, a.handle to B.handle, B at time i
}
问题是,无论点A和B之间的距离有多短或多长,它总是会产生相同数量的点。我怎么做才能让它看起来总是很好,但只能插值到它必须的程度。例如:如果Distance(A,B)是40,那么它可能只细分15次,但如果Distance(A,B)是20,它可能只细分7次,等等。我如何才能将其作为质量ex的函数:
float GetThresh
我在控制台中定义了一个自定义槽类型,该槽包含一个名称列表,如下所示。
homer simpson
ned flanders
principal skinner
comic book guy
然后,我将示例语句定义如下。
PlayAudio to play {Name}
因此,最后,我希望用户能够说出类似于折叠的内容:
亚历克莎,请辛普森一家演荷马辛普森
亚历克莎,让辛普森一家演内德·弗兰德斯
亚历克莎,让辛普森一家扮演斯金纳校长
亚历克莎,让辛普森一家演漫画书
当然,Alexa很有可能不正确地听到这个名字,所以我需要能够匹配尽可能接近其中一个插槽值的名称。
我该怎么做呢?我需要在函数中
我编写了一个简单的.Net客户机,它通过TCP/IP连接到硬件设备(FPGA)。当我单击客户机中的一个按钮时,它会向设备发送一个小的(4字节)“请求”,然后立即读取设备响应的一个数据块(大约32 it )。客户端代码如下所示:
var stream = _tcpClient.GetStream();
stream.Write(requestData, 0, requestData.Length);
using (var ms = new MemoryStream())
{
var tempBuffer = new byte[65535];
do
{
当我处理强化学习问题时,我试图想出自己的损失函数。(打开Ai的“Cartpole-V0”游戏。)
inputs = keras.Input(shape=(32,)) # Returns a placeholder tensor
# A layer instance is callable on a tensor, and returns a tensor.
x = keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs)
x = keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)