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    如何安撫新上車的時代女，已經完全不需要吳塵心。

    事實也絕對勝於雄。在眾目睽睽之下，可可操縱軌道機械鉗表演拚接車的前後挪移。又讓她們己駛車輛展示拚接車的內外重疊。還有一個容易被忽略的節，終於被菲亞特號上的時代女郎們想起。先前的時空拚貼中，菲亞特309裝大巴前共計拚貼了5次。分明就是5拚貼。前四次都是拚的警駕駛的警車，拚貼了309大巴9座椅的前8排。剩下後座被女攝影師的亞特500L補全。

    再想想，不對？

    指揮官先生，的思是，拚貼的次以參考車座椅對嗎？可立刻就想到啊。

    座椅是拚接車輛時，一非常明顯的‘標誌物。吳塵也不否認這是對時空貼片非簡單化的認知：從每輛汽車的‘時空體積而，應的‘要素都會自然重疊。就像是簡簡單單的‘相似相容。

    在計算機技術中，時空體積表示是指將給定序列的幀行堆疊，前提精確的定位、對齊以及背景剪除。屬於行為識別的種方。

    而時空體積在科學中的概念，近似於流形（anifold）：是局具有歐幾得空間（Euclideanspace）性質的空間，在數學用於描述幾何形。物理，經學的相空間和構造廣義相對論的時空模維偽黎曼流形都是流形的實例。

    而伴隨計算機技術新晉誕生的流形學（anifoldLearning）是器學習、模式識別中的一方法，在數約簡法方麵具有廣泛應用。它的主要思想是高維的數據映射到低維，使該低維的據能夠映原高維數據的某些本質結構特征。流形學習的前提是有一假設，即某些高維據，實際是一種低的流形結構嵌入高維空間中。流形習的目的是將其映射回低維空間中，揭示其本質。流形學習可以作為一數據降維的方式。此，流形能夠刻畫數據的本質，主要代表方法有等距映射、局部性嵌入等。

    自2000年在著名的科學雜誌《Science》首次提出來，流學習成為機器學習領域中的一熱點。

    而來庇護所的玩家吳塵，則幻的稱之為時空貼片。

    最簡單的解釋就是：從劇情時空的層麵對劇情物進行劇情要素的解構和重組。本質上是一種高維規低緯展現。

    車殼疊車殼、璃疊玻璃、引擎疊引擎、座椅座椅、輪胎疊胎。《羅馬周刊》女記者帕特齊婭·達說出自己理解。

    事實上如從記憶體的角度而言，作為一段破碎的記憶，相似憶碎片的疊加，理解起來要更加容易。

    那，可不可以用長度來衡量。獨立調查女記者瑪利亞·帕薩卡換了個度來思考：比如309大巴，長9米，9排座椅。粗略認為前後兩排座椅間隔1米。一米長的車身能不能作為拚貼參照呢？

    應該不可以。吳塵笑道：雖然兩點之間，直線最。但兩點之間，並非直線。而且兩點之間還有無數條曲。如果這條‘一米長的車身無法每次拚貼時都拉成最短的那條直線的，長度也是失去參的意義。

    您說的對，指揮官先生。阿瑪利亞·帕薩拉卡顯然是理解了。

    熱切的交流是緩解緊心情最簡單的方式。

    尤其是直麵自己一個模子刻出來的的鮮活麵容，新登車的幾位時代女郎實在是無疑。

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    1.1014 每次拚貼會不會都能附加一個“性能”？免費.

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    ，

    指官先生，試5拚嗎可可建議。

    為什不？見時機到，吳塵當然不會反。

    揮官生，我覺不妨等。女程師時本，有自己的想如果從‘動力性、‘操控性、‘舒適性、‘防禦性、‘擴展性、‘多功能等等，汽車各方麵的性能來看的話，每次拚貼會不會都能附加一個‘性能？

    啊……吳塵頓時醒悟：也就是錄入‘詞條屬性。

    詞條在遊戲語中是各種材料、備、寵物等遊戲道具附加屬性。玩家可以通過詞條來獲取極品屬性，再通過屬性傳送功能打造畢業史詩自定義備，或直接洗出畢業裝備，但資源消耗常怖。洗詞條也是氪金遊戲的重要設定之一。