案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其 突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 主要特征 PaddleDTX的主要特征如下： 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习 和纵向联邦学习算法 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安 length) 花瓣宽度 (Petal width) 花萼长度 (Sepal length) 花萼宽度 (Sepal width) 鸢尾花的分类问题是二分类逻辑回归的经典案例。我们利用逻辑回归的算法构 建模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小来区分鸢尾花的品种。 我们从数据集中随机选取了部分数据作为测试集，其余为训练集，训练集为模 型训练使用的样本数据，测试集用来验证我们的模型。 同时, 我们又将数据集 区块链节点(Blockchain Node) 区块链节点记录PaddleDTX网络中流转的关键信息，包括数据摘要、网络节点 的去中心化治理、计算任务等信息，保证数据的安全可信。 从海量隐私数据存储到多方数据联合建模，PaddleDTX提供了全链路可信方 案。在实际应用中，各方机构根据自身的需求和能力，部署某类服务节点，共 建去中心化可信网络。 Distributed AI Distributed AI 是

案，攻克海量隐私数据的安全存储问题，并且实现多方数据的安全交换，助其 突破数据孤岛，共同建模，联合发挥数据的最大价值。 主要特征 PaddleDTX的主要特征如下： 支持多个学习过程并行运行的多方安全计算框架，集成多种横向联邦学习 和纵向联邦学习算法 安全存储高敏感数据，防止隐私泄漏，支持故障容错，抵御存储作弊 去中心化管理存储节点，支持无上限数据纳管 保证多方数据联合建模的全链路可信 架构概览 PaddleDTX由多方安 length) 花瓣宽度 (Petal width) 花萼长度 (Sepal length) 花萼宽度 (Sepal width) 鸢尾花的分类问题是二分类逻辑回归的经典案例。我们利用逻辑回归的算法构 建模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小来区分鸢尾花的品种。 我们从数据集中随机选取了部分数据作为测试集，其余为训练集，训练集为模 型训练使用的样本数据，测试集用来验证我们的模型。 同时, 我们又将数据集 区块链节点(Blockchain Node) 区块链节点记录PaddleDTX网络中流转的关键信息，包括数据摘要、网络节点 的去中心化治理、计算任务等信息，保证数据的安全可信。 从海量隐私数据存储到多方数据联合建模，PaddleDTX提供了全链路可信方 案。在实际应用中，各方机构根据自身的需求和能力，部署某类服务节点，共 建去中心化可信网络。 Distributed AI Distributed AI 是

如果除了单位以外的比例 值与 MCAD 模型一起使用，则 3D 查看器的输出将与任何导出的 MCAD 模型 （如 IDF）不同。 通常需要偏移和旋转值以使 3D 模型与封装对齐。 由于 3D 建模软件的差异以 及用户构建模型的方式不同，在绝大多数情况下，用户必须输入偏移和旋转值 才能实现 3D 模型的所需定位。 旋转值以度为单位，并以 ZYX 的顺序连续应 用; 所使用的惯例是当从轴的正位置朝向原点观察时，正角度导致部件顺时针

模板是被存放在一个特殊位置的 .kra 文件，用于供 Krita 快速调用。它们本质 上和 打开为无标题图像 功能差不多，但它们被安排在更显眼的地方。 如需创建自己的模板文件，可访问菜单栏的 文件 ‣ 新建模板 - 基于当前图像… 。这会把当前打开的 .kra 文档添加为新模板，包括其所有属性、图层及图层内 容。 我们提供了下列默认模板： 欧美漫画模板 这些模板是专门为绘制漫画而准备的。Krita 。 我们也可以通过 3D 建模的方式来制作准确的立体形态作为参考： 上图参考第一章制作的正投影图，在 3D 软件 Blender 中进行建模。 透视投影的基本知识就介绍到这里。我们会在下一章介绍投影法在艺术绘画中 的实际用途。 本文内容延续自 透视投影教程 ，请在阅读本文前阅读前文。 透视的实践运用 学到这里，很多人就要问了：既然现在有了计算机 3D 建模，而手工进行透视 投影又那么麻烦，那平面画师还需要学习透视投影吗？ 投影又那么麻烦，那平面画师还需要学习透视投影吗？ 答案是依然需要。一个掌握了透视投影基础，经验丰富的画师在处理单张脸部 和躯体等复杂形体时，效率和表现力往往比 3D 建模更高。 透视投影能帮你正确处理好特定角度下的某些姿势——例如匍匐的人体在正面 和侧面观察时的差异。在 2D 和 3D 结合的条件下，也可以帮助你在 3D 场景中 找准人物的空间位置和形态。 例如对于匍匐的人体而言，侧面图画起来很容易理解，但是正面图会发生许多

模板是被存放在一个特殊位置的 .kra 文件，用于供 Krita 快速调用。它们本质 上和 打开为无标题图像 功能差不多，但它们被安排在更显眼的地方。 如果你想创建自己的模板文件，请访问主菜单的 文件 ‣ 新建模板 - 基于当前图 像… 。这会把当前打开的 .kra 图像文件添加为新模板，包括其所有属性、图层 及图层内容。 我们提供了下列默认模板： 动画模板 此模板用于制作日式动画。它假定用户的使用场景为协作式动画生产。你可以 。 我们也可以通过 3D 建模的方式来制作准确的立体形态作为参考： 上图参考第一章制作的正投影图，在 3D 软件 Blender 中进行建模。 透视投影的基本知识就介绍到这里。我们会在下一章介绍投影法在艺术绘画中 的实际用途。 本文内容延续自 透视投影教程 ，请在阅读本文前阅读前文。 透视的实践运用 学到这里，很多人就要问了：既然现在有了计算机 3D 建模，而手工进行透视 投影又那么麻烦，那平面画师还需要学习透视投影吗？ 投影又那么麻烦，那平面画师还需要学习透视投影吗？ 答案是依然需要。一个掌握了透视投影基础，经验丰富的画师在处理单张脸部 和躯体等复杂形体时，效率和表现力往往比 3D 建模更高。 透视投影能帮你正确处理好特定角度下的某些姿势——例如匍匐的人体在正面 和侧面观察时的差异。在 2D 和 3D 结合的条件下，也可以帮助你在 3D 场景中 找准人物的空间位置和形态。 例如对于匍匐的人体而言，侧面图画起来很容易理解，但是正面图会发生许多

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模板是被存放在一个特殊位置的 .kra 文件，用于供 Krita 快速调用。它们本质 上和 打开为无标题图像 功能差不多，但它们被安排在更显眼的地方。 如果你想创建自己的模板文件，请访问主菜单的 文件 ‣ 新建模板 - 基于当前图 像… 。这会把当前打开的 .kra 图像文件添加为新模板，包括其所有属性、图层 及图层内容。 我们提供了下列默认模板： 动画模板 此模板用于制作日式动画。它假定用户的使用场景为协作式动画生产。你可以 。 我们也可以通过 3D 建模的方式来制作准确的立体形态作为参考： 上图参考第一章制作的正投影图，在 3D 软件 Blender 中进行建模。 透视投影的基本知识就介绍到这里。我们会在下一章介绍投影法在艺术绘画中 的实际用途。 本文内容延续自 透视投影教程 ，请在阅读本文前阅读前文。 透视的实践运用 学到这里，很多人就要问了：既然现在有了计算机 3D 建模，而手工进行透视 投影又那么麻烦，那平面画师还需要学习透视投影吗？ 投影又那么麻烦，那平面画师还需要学习透视投影吗？ 答案是依然需要。一个掌握了透视投影基础，经验丰富的画师在处理单张脸部 和躯体等复杂形体时，效率和表现力往往比 3D 建模更高。 透视投影能帮你正确处理好特定角度下的某些姿势——例如匍匐的人体在正面 和侧面观察时的差异。在 2D 和 3D 结合的条件下，也可以帮助你在 3D 场景中 找准人物的空间位置和形态。 例如对于匍匐的人体而言，侧面图画起来很容易理解，但是正面图会发生许多

当定义环境变量 KICAD_PTEMPLATES 时，会有第三个选项卡，即可移植 模板，其中列出了在 KICAD_PTEMPLATES 路径（DEPRECATED）中找到 的模板。 4.3. 创建模板 模板名称是存储模板文件的目录名称。 元数据目录是名为 meta 的子目录，其 中包含描述模板的文件。 使用模板创建工程时，模板中的所有文件和目录都将复制到新工程路径，meta 除外。 从模

kapt 编译器插件 Lombok 编译器插件 Kotlin 符号处理（KSP）API KSP 概述 KSP 快速入门 为什么选用 KSP KSP 示例 KSP 如何为 Kotlin 代码建模 Java 注解处理对应到 KSP 参考 增量处理 1.16.3.8 1.16.3.9 1.16.3.10 1.16.3.11 1.17 1.17.1 1.17.2 1.17.3 JVM 的现代全栈框架，用于构建模块化、易于测试的微 服务与无服务器应用程序。它带有许多有用的内置特性。 http4k是一个纯 Kotlin 编写、占用空间很小的用于 Kotlin HTTP 应用程序 的函数式工具包。 该库基于 Twitter 的论文《你的服务器即函数》（Your Server as a Function），并将 HTTP 服务器与客户端都建模为可以组合起来 的简单 Kotlin 览器中运行）。 实现原理 Assume that you need to implement a type-safe builder in Kotlin. 首先，定义想要 构建的模型。在本例中我们需要建模 HTML 标签。 用一些类就可以轻易完 成。 例如， HTML 是一个描述 标签的类，它定义了像 和 这样的子标签。 （参见下文它的声明。）

）。 毕竟每一笔放 到“链上”的数据，都会占用所有节点的硬盘。 2、合约里写什么逻辑？ 应该是写多方共同参与、协作记账、必须全局共识的关键逻辑，而不是牵涉 密集计算的逻辑。 比如，进行复杂查询或建模分析，可以把链上的数据导出 来放在链下去做，而不是写在合约里。要清楚，你写的每一行代码，再不是 只在自己的服务上跑一次了，而是会在链上所有参与者的节点上跑起来，多 写一行代码就会多消耗大家的一点CPU。 数据难以篡改，可以全程追溯。监管机构可以安装节点接入业务链，或用数 据同步的方式获得区块链上的数据，得到完整无错漏的数据集合。 然后，将这些数据纳入大数据挖掘分析，可以实现端到端的、跨机构和交易 全流程的监管审计。同时，进行风控建模，预判业务风险，以便识别和裁决 恶意行为。 联盟链通过权限配置和业务智能合约的设计，可以实现细粒度的控制功能， 如将合约的发布权限收拢到委员会或监管方。合约在运行时置入监管规则检 查，发现违规交易 新的所有 区块、所有交易流水和回执、所有交易产生的事件、状态数据等，通通写入 链外的关系型数据库（如MySQL）或大数据平台，构建链上数据的“镜像”， 然后可以采用这些引擎强大的索引模型、关联分析、建模训练、并行任务能 力，灵活全面地对数据进行查询分析。 区块链浏览器、运营管理平台、监控 平台、监管审计等系统，都会采用这种策略，链上出块，链下及时ETL入 库，进行本地化地分析处理后，如需要和链上进行交互，再通过接口发送交