...点。为什么要限制仅实例化一次呢？因为全局只需要一个poly啊。例如在封装组件Alert的时候，只需要实例化一次，将该实例挂在全局对象下，这样除了第一次调用的时候需要实例化，后续都是在确认已有Poly实例后，直接调用已...
...lueSky }); 第二步，创建管线以及创建管线信息面板。这里PolygonLine这种类型我们在之前的Demo中使用过没看过的同学可以点进去看一下，当然那篇比较糙还是没有这篇好看的，可以两篇对比一下效果，文章地址。这里这个renderOrder...
...计师们把越来越多传统设计行业的东西引入了前端， low poly 就是其中之一。那 low poly 强大在哪呢，大家通过下面的图来感受一下。 恰巧我们产品 Logo 也用了部分 low poly 的手法，下面是我做的 demo 。 https://jsfiddle.net/windwhinny/j...
...计师们把越来越多传统设计行业的东西引入了前端， low poly 就是其中之一。那 low poly 强大在哪呢，大家通过下面的图来感受一下。 恰巧我们产品 Logo 也用了部分 low poly 的手法，下面是我做的 demo 。 https://jsfiddle.net/windwhinny/j...
...时对 $X2$ 的预测值反映到图中就是第一张图里的曲线。 PolynomialFeatures 和 Pipeline 对于增加新的特征（如：$x^2$），Scikit Learn 提供了 PolynomialFeatures，使用方式如下： from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatu...
...y as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1). 读取csv文件数据; filename = data/insurance.csv data ...
...y as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1). 读取csv文件数据; filename = data/insurance.csv data ...
...py as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1). 数据准备; # 样本数 m = 100 X = 6 * np.random.randn(m,...
...py as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1). 数据准备; # 样本数 m = 100 X = 6 * np.random.randn(m,...
...，这一过程主要通过以下几个方法的组合来实现： t.begin_poly() # 开始绘制 # 绘制指针过程省略 t.end_poly() # 结束绘制 poly = t.get_poly() # 获取绘制 t.register_shape(name, ploy) # ...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
