# 第1种写法： Vector3.Slerp(v1, v2, percent) using UnityEngine; public class SmoothSetDirection : MonoBehaviour { public Transform tf1; public Transform tf2; public float percentSpeed = 0.5f; public bool running = false; private float
摘要 TensorFlow官方TF1.14~TF1.15.5 不支持RTX3090，TF1.14、TF1.15使用CUDA10训练导致不可避免的NaN问题。使用Nvidia 版本的tensorflow可以支持TF1.x版本和新的硬件如RTX3090。 问题 python版本：python 3.6.13。 Tensorflow 官网安装引导显示只测试了TF1.15.0 使用CUDA10.0 测试过
tf.keras 参考 https://github.com/tensorflow/docs/blob/529ba4346b8fc5e830e762a2f0ee87b3c345c0c9/site/en/r1/guide/keras.ipynb # Save weights to a TensorFlow Checkpoint file model.save_weights('./weights/my_model') # Restore the model's state,
protues仿真器51单片机定时器内部定时方式 项目场景： 在写程序时，用定时器0和定时器1发现定时器定时时间不一样 问题描述： 用定时器0写的延时函数（定时器） void delay_ms(uint xms) { for(; xms > 0; xms--) { TL1=0x18; TH1=0xfc; while(TF1==0); TF1=0; //清零 } }
针对 tf2 里面没有 tf1 的相关函数，通过下面处理 tf.compat.v1 该代码就相当于是 tf1 了 举例： # tf2 直接写这个方法会报错 tf.compat.v1.image.resize_images
把代码进入tf环境中下面的代码 替换 import tensorflow as tf 替换成如下代码。 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior()
1、进入System Identification主界面 打开APP栏的系统辨识工具箱， 弹出如下界面 然后点击import data，选择加载类型为时域类型 2、加载数据 导入采集的实验数据，从工作区直接拖拽相应的变量到Input和Output 点击Import按钮，成功加入
