《摩尔线程》专题

绘制线        点击菜单栏或底下快捷工具栏中的“绘制线”按钮，按照弹出对话框进行线的绘制。        使用鼠标在地图上连续点击，双击完成线的绘制后弹出属性信息对话框，可以在“说明”栏中查看并修改对于该线的说明。        在“空间信息”栏中可以看到节点的坐标信息，双击一个节点的坐标信息后可修改该节点的坐标信息，也可在三维地球上选中节点直接移动修改。        在“样式”栏修改线的

绘制线        点击菜单栏或底下快捷工具栏中的“绘制线”按钮，按照弹出对话框进行线的绘制。        使用鼠标在地图上连续点击，双击完成线的绘制后弹出属性信息对话框，可以在“说明”栏中查看并修改对于该线的说明。        在“空间信息”栏中可以看到节点的坐标信息，双击一个节点的坐标信息后可修改该节点的坐标信息，也可在三维地球上选中节点直接移动修改。        在“样式”栏修改线的

       主界面，点击绘制按钮，即可进入绘制模式：        绘制模式包括：高级工具、手绘、撤销、重绘、退出绘制、线面切换、保存绘制。        添加节点：点击按钮后，以屏幕十字丝位置添加一个节点；        除添加节点按钮外，也可对地图中任意位置进行点击操作，点击后该位置也会进行添加操作：        撤销：点击后，删除上一个节点，可以连续删除；        重绘：点击后会弹

在线调试 一、为什么需要『在线调试』 开发者集成SDK的过程中，需要进行一系列的测试，以确认SDK的集成情况。但往往在调试过程中，会因为无法及时地看到前端报表的数据变化，甚至不确认数据是否发送成功等原因，从而对SDK中对于事件或页面的配置是否成功产生疑虑。只得继续耐心等待服务器反馈，或重复检查埋点。 为了解决这一问题，提高开发者集成SDK的效率和成功率，我们针对性的推出了『在线调试』功能。 二、『

一、本功能说明 本节提供了在线升级网站程序以及网站核心文件效验功能 二、子功能导航 1.在线升级 2.文件效验 三、功能详解 1.在线升级 1).如何进入本功能 导航栏 选择扩展 -> 菜单栏 选择在线升级 2).界面解释 进入后程序会自动获取是否有新版本，如果没有则显示如下界面 如果有新的版本则显示如下界面 这时候只要点击开始升级程序就会自动开始下载相应的补丁包，然后自动安装！ 注意事项：   

一、升级办法 需要通过下载升级版，根据升级包内说明文件进行升级 二、升级补丁地址 通常升级补丁通过论坛发布，有新的补丁时后台会有提醒，同时您也可以在http://download.phpcms.cn/v9/9.0/patch/ 中下载以前的升级补丁 三、升级方法 1.不涉及到sql变更等复杂升级 直接下载升级包覆盖即可 2.涉及到sql变更等复杂升级 需要上传升级包中upgrade目录，进行升级

一、本功能说明 本节提供了在线升级网站程序以及网站核心文件效验功能 二、子功能导航 1.在线升级 2.文件效验 三、功能详解 1.在线升级 1).如何进入本功能 导航栏 选择扩展 -> 菜单栏 选择在线升级 2).界面解释 进入后程序会自动获取是否有新版本，如果没有则显示如下界面 如果有新的版本则显示如下界面 这时候只要点击开始升级程序就会自动开始下载相应的补丁包，然后自动安装！ 注意事项：   

一、简介 V9系统开发集成了常用的支付接口，你只需根据情况填写参数即可。 二、功能演示 1.支付模块 系统默认是没有安装的，使用前请先安装。请根据需要进行修改和卸载。 2.充值记录（在线充值） 供用户和管理员查询会员充值记录。 3.充值入账 为指定会员充值积分和金钱。 4.消费记录 供用户和管理员查询会员消费记录。 5.在线充值统计 供用户和管理员查询会员在线充值统计（财务总计，查询统计）。

Note 本节暂未进行完全的重写，错误可能会很多。如果可能的话，请对照原文进行阅读。如果有报告本节的错误，将会延迟至重写之后进行处理。 我们的场景中已经充满了多边形物体，其中每个都可能由成百上千平坦的三角形组成。我们以向三角形上附加纹理的方式来增加额外细节，提升真实感，隐藏多边形几何体是由无数三角形组成的事实。纹理确有助益，然而当你近看它们时，这个事实便隐藏不住了。现实中的物体表面并非是平坦的，而

线性回归是最简单的回归方法，它的目标是使用超平面拟合数据集，即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 单变量模型 模型 $$f(x)=w^Tx+b$$ 在线性回归问题中，一般使用最小二乘参数估计（$$L_2$$损失），定义目标函数为 $$J={\arg min}{(w,b)}\sum{i=1}^{m}(y_i-wx_i-b)^2$$ 均方误差（MSE） $$MSE = \frac{1}{

线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。 由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先

折线图是通过在它们之间绘制线段来连接一系列点的图形。 这些点以其坐标（通常是x坐标）值之一排序。 折线图通常用于识别数据趋势。 R中的plot()函数用于创建折线图。 语法 (Syntax) 在R中创建折线图的基本语法是 - plot(v,type,col,xlab,ylab) 以下是所用参数的说明 - v是包含数值的向量。 type取值“p”只绘制点，“l”只绘制线，“o”绘制点和线。 xla

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