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。
在Excel中，可以通过功能区“插入”选项卡“插图”组中的“形状”库按钮在工作表中插入形状。可以使用形状来可视化数据、在形状中添加文本、作为执行宏代码的按钮，等等。
在使用Python进行数据分析和处理时，我们经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)。这个错误通常出现在我们尝试将一个形状为(33, 1)的数据传递给一个期望形状为(33, 2)的对象时。 虽然这个错误信息看起来可能比较晦涩，但它实际上提供了一些关键的线索来解决问题。在解决这个错误之前，我们需要理解数据的形状以及数据对象的期望形状之间的差异。
草图大师是一款功能强大的三维建模软件，可以帮助用户快速地设计和制作各种复杂的三维模型。下面是草图大师软件的使用方法：
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/OpaqueTypes.html
Visio是由微软公司开发的一款图表制作软件，广泛应用于流程图、组织结构图、网络拓扑图等各种类型的图表制作。本文将为大家介绍Visio的特色功能和使用方法。
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。
作为办公自动化 PPT 系列篇的最后一篇文章，我们将 PPT 中的高级功能及常用点
工厂模式（Factory Pattern）是一种创建型设计模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。工厂模式抽象了对象的创建过程，使客户端代码与具体对象的创建过程分离，从而降低了代码的耦合性。在本文中，我们将深入研究工厂模式，包括其定义、结构、不同类型的工厂、应用场景以及如何使用示例代码来实现工厂模式。
在TypeScript中，type和interface都用于定义对象或类型的形状。它们在功能上看起来相似，但在使用方式和扩展方面有一些区别。
以超市销售情况为例做成符号地图： 步骤如下： ①转化数据类型：转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢，因为如果不转换数据类型，有可能会识别不出来。
根据条件返回元素(x或y)。 如果x和y都为空，那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回，其中第一个维度(行)表示真实元素的数量，第二个维度(列)表示真实元素的坐标。记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。如果条件是一个向量，x和y是高秩矩阵，那么它选择从x和y复制哪一行(外维)，如果条件与x和y形状相同，那么它选择从x和y复制哪一个元素。
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。
一个应用，应该保持一套统一的样式，包括Button、EditText、ProgressBar、Toast、Checkbox等各种控件的样式，还包括控件间隔、文字大小和颜色、阴影等等。web的样式用css来定义，而android的样式主要则是通过shape、selector、layer-list、level-list、style、theme等组合实现。我将用一系列文章，循序渐进地讲解样式的每个方面该如何实现。第一个要讲的就是shape，最基础的形状定义工具。
创建一个常数张量。得到的张量由类型为dtype的值填充，由参数值和(可选的)形状指定。参数值可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于shape参数所暗示的元素数量(如果指定)。如果列表长度小于按形状指定的元素数量，则列表中的最后一个元素将用于填充其余条目。参数形状是可选的。如果存在，它指定得到的张量的维数。如果不存在，则使用值的形状。如果未指定参数dtype，则从值的类型推断类型。
Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者 List 列表容器，再转换到 Tensor 类型。（为了方便描述，后面将 Numpy Array 数组称为数组，将 Python List 列表称为列表。）
tensorflow支持14种不同的类型，主要包括：实数：tf.float32 tf.float64整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8布尔：tf.bool复数：tf.complex64 tf.complex1281、tf.to_bfloat16函数将张量强制转换为bfloat16类型。(deprecated)tf.to_bfloat16( x, name='ToBFloat16')参数：x:张量或稀疏张量或索引切片。name:
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误，并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
在深度学习中，我们经常需要处理各种类型的数据，并将其转换为适合机器学习算法的张量（tensor）格式。本文将介绍如何将Python中的列表（list）转换为Torch张量。
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。
1.如何查看几何模型物理身体 2.如何设置几何模型的物体身体形态 3.如何给几何模型自定义物体身体
本文主要介绍了地理空间数据（Geospatial Data）以及它在 Nebula Graph 中的具体实践。
一件作品的诞生，通常是一个设计师独立完成的。因为这样，一件建筑也好，画作或者音乐舞蹈也好，才能真实反映出其个性。而正是这种不同于其他同类的独特一面，正是这种发自创造者的灵光一现、但又不会背离创作目的和原始架构的新颖实用之处，才使得创新尤为难得。 Go语言的诞生，是三个有很强个性的设计师共同完成的。Go语言的定位，就象三维坐标系中的一个点，在强类型、动态和并发这三个特性维度上，分别代表了Ken、Robert和Rob三人的创造思维的投影。 当然，这样描述不仅是为了表达Go语言有这三个特性，也是为了清晰地说明，这
这个就和sql中的合并类似了，数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似，即内连接，左连接，右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
本小节主要介绍 PyTorch 中的基本数据类型，先来看看 Python 和 PyTorch 中基本数据类型的对比。
我们很高兴的宣布：纯前端类Excel表格控件 - SpreadJS 正式推出了 V12 新版本，此次的新版本中包含了诸多重量级的功能和来自客户的新需求，如对形状和富文本的支持，也有新增的图表类型，还有更多在细节处的更新。
关于“tensorflow”这个专栏，我打算一直更新下去，文章基本都是随着我的进度来的，我也是查找了一些资料并根据自己的一些理解写的，可能内容偶尔会有错误，如果出现错误，大家可以在公众号后台滴滴我，或者直接微信轰炸我，我不会介意的。
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。
NumPy（Numeric Python，以numpy导入）是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组(array)，以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。
张量流将稀疏张量表示为三个独立的稠密张量:指标、值和dense_shape。在Python中，为了便于使用，这三个张量被收集到一个SparseTensor类中。如果有单独的指标、值和dense_shape张量，在传递到下面的ops之前，将它们包装在sparse张量对象中。具体来说，稀疏张量稀疏张量(指标、值、dense_shape)由以下分量组成，其中N和ndims分别是稀疏张量中的值和维数：
在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。
这是“标量对向量”求导数，行向量或列向量都不重要，向量只是一组标量的表现形式，重要的是导数“d组合/d股票”的“股票”的向量类型一致 (要不就是行向量，要不就是列向量)。
创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为 1 的张量。
VSDX Annotator 是一款用于在 Mac 上操作 MS Visio 绘图的工具。它提供了广泛的注释可能性，以及在多平台环境中共享可视文档
numpy(Numerical Python)是一个开源的Python数据科学计算库，支持对N维数组和矩阵的操作，用于快速处理任意维度的数组。
上节学习了ggplot2的基础作图，并掌握了基本的作图模板。但是每次作图只有两个变量映射到了图形中，如下图：
TypeScript是JavaScript的超集。这或许是一个大误解！TS并不能在没有任何的条件下，包含JS，你必须升级TS编译器来支持新的JS特性，所以，TS并不是JS的超集，而是以JS为编译目标的另一门语言。TypeScript的核心概念就是“类型”，对于很多初接触TS的同学，类型就是冒号后面的内容，然而，事实真的是这样吗？本文将从一个另类的角度，聊一聊TS里面的泛型、&、子类型、类型推导、类型空间等话题，从而为你展现一个可能从来没想过的TS类型概念。
无论您的机器多么精密和强大，如果您的工件没有被工件夹持装置安全牢固地固定到位，您将无法精确切割金属。
本文将详细介绍 Microsoft Visio 软件的特色和使用方法。该软件是一款流程图设计和业务流程管理工具，广泛应用于项目管理、流程设计、网络拓扑图等领域。文章从软件的特点与优势入手，详细阐述了软件的各种功能及其使用方法，并通过实例来说明软件在实际操作中的具体流程。
Swift的最强大功能之一就是在设计API方面给我们提供了极大的灵活性。这种灵活性不仅使我们能够定义易于理解和使用的函数和类型，还使我们能够创建给人以非常轻量级为第一印象的API，同时在需要的时候仍可以逐步暴露更多功能和复杂性。
关于张量、张量运算、批量、梯度优化、随机梯度下降这几个概念和Dense的一些参数，简单而又难以理解的几个名词，花了几天时间才看了个七七八八，尤其是Dense的输入输出参数、权重和偏置向量是如何发挥作用的。
基于体积表示的方法在计算上非常浪费，因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是，网格或点云等常见表示没有规则的结构，因此，它们不容易适应深度学习体系结构，特别是使用CNN的体系结构。本节介绍用于解决此问题的技术，将最新技术分为三大类：基于参数化、基于模板变形和基于点的方法。
每当我们可视化数据时，我们都会将数据对应值（data value）转换为构成最终图形的可视元素（visual element）。
在使用Python中的张量时，您可能会遇到一个常见的错误信息："只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时，就会出现这个错误。 在本文中，我们将探讨这个错误的含义，为什么会出现这个错误，以及如何解决它。
numpy.random.uniform介绍： 1. 函数原型： numpy.random.uniform(low,high,size) 功能：从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注意定义域是左闭右开，即包含low，不包含high. 参数介绍: low: 采样下界，float类型，默认值为0； high: 采样上界，float类型，默认值为1； size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出m*n*k个样本，缺省时输出1个值。 返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。 这里顺便说下ndarray类型，表示一个N维数组对象，其有一个shape（表维度大小）和dtype（说明数组数据类型的对象），使用zeros和ones函数可以创建数据全0或全1的数组，原型： numpy.ones(shape,dtype=None,order='C'), 其中，shape表数组形状（m*n）,dtype表类型,order表是以C还是fortran形式存放数据。 2. 类似uniform,还有以下随机数产生函数： a. randint: 原型：numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')，产生随机整数； b. random_integers: 原型： numpy.random.random_integers(low, high=None, size=None)，在闭区间上产生随机整数； c. random_sample: 原型： numpy.random.random_sample(size=None)，在[0.0,1.0)上随机采样； d. random: 原型： numpy.random.random(size=None)，和random_sample一样，是random_sample的别名； e. rand: 原型： numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)，产生d0 - d1 - ... - dn形状的在[0,1)上均匀分布的float型数。 f. randn: 原型：numpy.random.randn（d0,d1,...,dn),产生d0 - d1 - ... - dn形状的标准正态分布的float型数。
计算机革命起源机器。编程语言就像是那台机器。它不仅是我们思维放大的工具与另一种表达媒介，更像是我们思想的一部分。语言的灵感来自其他形式的表达，如写作，绘画，雕塑，动画和电影制作。编程语言就是创建应用程序的思想结构。
工厂模式是一种对象创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳实践。在工厂模式中，我们在创建对象时不使用 new 关键字，而是通过调用工厂方法来创建对象。工厂方法是一种在子类中定义的方法，该方法负责实例化对象。工厂方法可以返回不同的对象类型，因此工厂模式可以创建一组相关或不相关的对象。这样就可以将对象的创建和使用解耦。
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