这是一个Actor模型在iOS平台的实现案例，包含可运行的测试用例。代码经过严格调试，并借鉴了MapBox框架的实现思路。
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VTK与CGAL5.5环境结合，实现了布尔运算、三角剖分、补洞、模型偏置（膨胀）、降采样、骨架提取等功能。
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使用 Python 实现概率潜在语义分析 (PLSA) 模型，提供清晰且可行的步骤，有助于理解和应用该模型。
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Java 分页模型通过封装分页相关的属性和操作，例如当前页码、每页记录数、总记录数等，能够有效简化 Action 层代码，提高代码可读性和可维护性。开发者无需在业务逻辑中处理繁琐的分页计算，只需调用模型提供的 API 即可完成分页查询和结果展示。
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通过示例展示如何使用Python实现灰色预测模型。示例序列：[600, 1200, 1800, 2400, 3000]，预测未来三个数据点。根据需要调整输入和输出格式。
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探讨在 Unity HDRP 渲染管线下实现模型边缘高亮效果的方法。该方法适用于学习和测试目的，而非商业用途。
Unity3D 17 次浏览
本代码片段展示了如何使用Python的scikit-learn库构建一个简单的支持向量机（SVM）模型。 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.sv
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介绍使用Python实现模糊综合评价模型的方法，并提供代码示例。 import numpy as np # 定义指标权重向量 weights = np.array([0.2, 0.3, 0.5]) # 定义评价矩阵 matrix = np.array([ [0.8, 0.7, 0.6],
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这段代码实现了一个基于注意力机制的推荐模型，具体来说，它是一个DIN（Deep Interest Network）模型。以下是代码的简要介绍： 1. **数据准备部分**： -生成了包含10000个用户和10个商品的随机用户行为数据。 -将数据分为训练集（80%）和测试集（20%）。 2. **模型
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灰色预测模型（GM(1,1)）在不确定数据时有用，尤其适合数据量小、信息不足的场景。MATLAB 实现也蛮简洁的。通过原始数据生成累加序列、构造背景值，再通过求解微分方程获取参数，就能得到准确的时间响应模型，进行未来趋势的预测。程序结构挺清晰，代码部分也不复杂，适合需要简单预测模型的开发者使用。如果
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