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9 条“Cinema 4D R25-8” 相关内容

C++应用 | Utilitiesstd::asctime
std::asctime
sprintf使用%.2d ss-2位数秒timeptr->tm_sec好像是由sprintf使用%.2d yyyy-4位数的年份timeptr->tm_year+1900好像是由sprintf使用%4d
C日期与时间 | Date and timeasctime
asctime
sprintf使用%.2dss-来自2位第二timeptr->tm_sec仿佛印刷通过sprintf使用%.2dyyyy-从使用timeptr->tm_year+1900时打印出来的4位数年份sprintf%4d
C日期与时间 | Date and timeasctime_s
asctime_s
sprintf使用%.2dss-来自2位第二timeptr->tm_sec仿佛印刷通过sprintf使用%.2dyyyy-从使用timeptr->tm_year+1900时打印出来的4位数年份sprintf%4d
TensorFlow表现 | PerformanceShapes and Layout（形状和布局）
Shapes and Layout（形状和布局）
例如，对于二维数组： -dimension0:`y`-dimension1:`x` 对于3D阵列： -dimension0:`z`-dimension1:`y`-dimension2:`x` 对于4D阵列
ClojureClojure 1.8clojure.pprint
clojure.pprint
aseqcolumn-width](binding[*out*(get-pretty-writer*out*)](doseq[rowaseq](doseq[colrow](cl-formattrue"~4D
TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
下面的讨论具体是关于代表图像的4D张量。在TensorFlow中，4D张量的部分通常由以下字母表示： N是指批次中的图像数量。 H是指垂直（高度）维度中的像素数。
TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
W_conv1=weight_variable([5,5,1,32])b_conv1=bias_variable([32]) 为了应用该层，我们首先重塑x为4d张量，第二和第三维对应于图像的宽度和高度，
ThinkJS基础功能Logic
Logic
,//规则2a:'thisisinterrormessageforaofaddress',//规则3'b,c':'thisisinterrormessageforbandcofaddress'//规则4d
RubyNet::IMAPNet::IMAP
Net::IMAP
Showsource #Filelib/net/imap.rb,line1358defsend_time_data(time)t=time.dup.gmtimes=format('"%2d-%3s-%4d

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