高大鸡

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2年10月21天
blender关于相机的调配和渲染！

blender关于相机的调配和渲染！

对于一个有用blender渲染的，但是不经常用blender渲染的人来说呢？这时候，你发现，我们移动一下视图，摄像机就会固定住不动！我会经常忘记blender怎么设置镜头！这时候你会发现，怎么移动都不会变化了！因为blender的功能实在是太多了！然后设置活动摄像机对准当前视角！然后按f12，就可以直接渲染了！我们要把摄像机锁定在视图方位！这时候我们按f12来渲染！因此，呀创建一个摄像机！首先我们创建一个场景！添加hdri灯光照明！没有摄像机，无法拍照！这边采用这种渲染模式！
随便记一下 2024-01-07
二项式反演/minmax容斥初探

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世界是物质的，物质是运动的，运动是有规律的，规律是可以被认识的二项式反演\[g_n=\sum_{i=0}^n \binom{n}if_i\Rightarrow f_n=\sum_{i=0}^n(-1)^{n-i}\binom{n}ig_i\]证明如下\[\begin{aligned}\sum_{i=0}^n(-1)^{n-i}\binom{n}ig_i&=\sum_...
Other 2023-08-21
Java语法结构(if,switch,while,dowhile,for)

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Java语法结构1.if:if(){}else if(){}2.switch:switch (表达式){case 目标值1: 执行语句1 break;case 目标值n: 执行语句n break;default: 执行语句n+1 break;}在上面的格式中，switch语句将表达式的值与每个case中的目标值进行匹配，如果找到了匹配的值，会执行对应case后的语句，如果没找到任何匹配的值，就会执行default后的语句。
java 2023-06-12
强化学习——多臂赌博机问题多臂赌博机问题介绍 行为值估计法 十臂测试平台（实例） 增量实现 追踪不稳定问题 优化初始值置信上界选择  梯度赌博算法总结

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强化学习区别于其他类型的学习，它使用训练数据不仅能够产生正确的行为指令，并且能够评价该行为。由此产生了显示搜索有利行为的主动探索需求。纯评价是反馈指明了行为值（对于行为收益的评估），而不是单纯的行为好坏性评价。另一方面，纯指示型反馈则指明应该采取的正确行为，独立于实际采取的行动。这种反馈基于监督式学习，他包含了大量的模式匹配、人工神经网络和系统识别。在这种纯粹的形式下，这两种反馈是完全不同的：评价
Other 2023-06-07

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