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安全穩(wěn)定,可彈性擴(kuò)展的GPU云服務(wù)器。
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Poly精品文章

  • JS設(shè)計(jì)模式-單例模式

    ...點(diǎn)。為什么要限制僅實(shí)例化一次呢?因?yàn)槿种恍枰粋€(gè)poly啊。例如在封裝組件Alert的時(shí)候,只需要實(shí)例化一次,將該實(shí)例掛在全局對(duì)象下,這樣除了第一次調(diào)用的時(shí)候需要實(shí)例化,后續(xù)都是在確認(rèn)已有Poly實(shí)例后,直接調(diào)用已...

    qpal 評(píng)論0 收藏0
  • 基于WebGL架構(gòu)的ThingJS可視化平臺(tái)—城市地下管線3D可視化

    ...lueSky }); 第二步,創(chuàng)建管線以及創(chuàng)建管線信息面板。這里PolygonLine這種類型我們?cè)谥暗腄emo中使用過(guò)沒看過(guò)的同學(xué)可以點(diǎn)進(jìn)去看一下,當(dāng)然那篇比較糙還是沒有這篇好看的,可以兩篇對(duì)比一下效果,文章地址。這里這個(gè)renderOrder...

    ChanceWong 評(píng)論0 收藏0
  • 走在 SVG + Low Poly 的路上

    ...計(jì)師們把越來(lái)越多傳統(tǒng)設(shè)計(jì)行業(yè)的東西引入了前端, low poly 就是其中之一。那 low poly 強(qiáng)大在哪呢,大家通過(guò)下面的圖來(lái)感受一下。 恰巧我們產(chǎn)品 Logo 也用了部分 low poly 的手法,下面是我做的 demo 。 https://jsfiddle.net/windwhinny/j...

    Flink_China 評(píng)論0 收藏0
  • 走在 SVG + Low Poly 的路上

    ...計(jì)師們把越來(lái)越多傳統(tǒng)設(shè)計(jì)行業(yè)的東西引入了前端, low poly 就是其中之一。那 low poly 強(qiáng)大在哪呢,大家通過(guò)下面的圖來(lái)感受一下。 恰巧我們產(chǎn)品 Logo 也用了部分 low poly 的手法,下面是我做的 demo 。 https://jsfiddle.net/windwhinny/j...

    王笑朝 評(píng)論0 收藏0
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)之多項(xiàng)式回歸與模型泛化

    ...時(shí)對(duì) $X2$ 的預(yù)測(cè)值反映到圖中就是第一張圖里的曲線。 PolynomialFeatures 和 Pipeline 對(duì)于增加新的特征(如:$x^2$),Scikit Learn 提供了 PolynomialFeatures,使用方式如下: from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatu...

    huhud 評(píng)論0 收藏0
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)(五)-保險(xiǎn)保費(fèi)的多元線性回歸模型案例

    ...y as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1). 讀取csv文件數(shù)據(jù); filename = data/insurance.csv data ...

    hankkin 評(píng)論0 收藏0
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)(五)-保險(xiǎn)保費(fèi)的多元線性回歸模型案例

    ...y as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1). 讀取csv文件數(shù)據(jù); filename = data/insurance.csv data ...

    codercao 評(píng)論0 收藏0
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)(四)-多變量線性回歸

    ...py as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1). 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備; # 樣本數(shù) m = 100 X = 6 * np.random.randn(m,...

    Lycheeee 評(píng)論0 收藏0
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)(四)-多變量線性回歸

    ...py as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1). 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備; # 樣本數(shù) m = 100 X = 6 * np.random.randn(m,...

    tomorrowwu 評(píng)論0 收藏0
  • Python易學(xué)就會(huì)(四)turtle繪圖入門--高級(jí)篇

    ...,這一過(guò)程主要通過(guò)以下幾個(gè)方法的組合來(lái)實(shí)現(xiàn): t.begin_poly() # 開始繪制 # 繪制指針過(guò)程省略 t.end_poly() # 結(jié)束繪制 poly = t.get_poly() # 獲取繪制 t.register_shape(name, ploy) # ...

    Miracle 評(píng)論0 收藏0

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