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二维图形的坐标 可以使用各种坐标模型来描述任何转换。最常见的是笛卡尔坐标系和齐次坐标。 笛卡尔坐标 [图片] 在笛卡尔坐标系中，欧几里德空间的每个点用横坐标和纵坐标两个值来描述。
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skimage.measure.marching_cubes（volume，...）Lewiner推进立方体算法来查找3D体积数据中的曲面。
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基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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它由这些手写数字的图像组成： [图片] 它还包含每张图片的标签，告诉我们它是哪个数字。例如，上述图像的标签是5,0,4和1。 在本教程中，我们将训练一个模型来查看图像并预测它们的位数。
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Flowers训练 [图片] 图片由KellySikkema提供 在开始任何培训之前，您需要一组图像来向网络传授您想要识别的新课程。
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创建模型 和普通的文本输入框类似，当要上传一个文件时，你需要创建一个模型类并且用其中的某个属性来接收上传的文件实例。你还需要声明一条验证规则以验证上传的文件。
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[图片] 该虚线红色边框表示列表项内容区域的外部边缘。请记住，此时列表项没有填充或边框。如果我们再添加两个列表项，就会得到如图2所示的结果。
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例如，以下是AlexNet对一些图像进行分类的结果： [图片] 为了比较模型，我们检查了模型未能预测正确答案的频率，作为他们排名前5位的猜测之一-被称为“五大错误率”。
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[图片] 从左到右，山鸢尾（由Radomil，CCBY-SA3.0），变色鸢尾（Dlanglois，CCBY-SA3.0）和锦葵鸢尾(byFrankMayfield,CCBY-SA2.0).
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OffscreenRendering 离屏渲染使您可以在位图中获取浏览器窗口的内容，因此可以在任何位置渲染它，例如3D场景中的纹理。
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使用显式内核方法改进线性模型 在本教程中，我们将演示如何将（明确的）内核方法与线性模型结合起来，在隐性增加训练和推理时间的情况下，大幅提高后者的预测质量。
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CSSBoxModel CSSBoxModel是CSS的一个模块，它定义了矩形框（包括它们的填充和边距），它们是根据可视化格式模型为元素生成的。
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现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
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