django celery 예제

우리가 수학 최적화가 무엇인지 설명하여 시작하자 : 그것은 주어진 객관적인 함수, 즉, 적어도 좋은 다른 가능한 솔루션솔루션을 찾는 «최고의»솔루션을 찾는 과학이다. 이를 위해서는 수학 수식의 관점에서 실제 문제를 설명하는 것으로 시작해야 합니다. 그런 다음 이러한 수식에서 최적의 솔루션을 얻으려면 방법론이 필요합니다. 일반적으로 이러한 수식은 충족해야 하는 조건과 객관적인 함수를 설명하는 제약 조건으로 구성됩니다. 로고는 결과 이미지에서 거의 인식할 수 없지만 샤더 내에서 테두리까지의 거리를 계산하는 데 필요한 정보를 전달합니다. 조각 샤더 내부에서 텍스처를 읽을 때 텍스처 값(텍스처 값이 정규화되므로 0.5)에서 0.5를 빼서 실제로 서명된 거리 필드를 얻습니다. 그런 다음 이 거리를 자유롭게 사용하여 셰이프를 정확하게 렌더링할 수 있습니다. 거리의 정밀도가 질감의 크기와 직접 적으로 상관 관계가 있다는 것은 말할 필요도 없습니다… 우리는 다른 패키지의 최신 버전 (즉, 8 월, 2017)을 사용합니다 : 사이트의이 섹션을 긁어 에서 우리를 허용하지 않는 그들의 robots.txt에 아무것도 없기 때문에, 나는 가서 우리의 데이터를 추출하는 것이 괜찮다고 가정해요 프로젝트. 이 첫 번째 페이지를 요청해 보겠습니다: 고객의 추가 주문 비용을 추정하기 위해 큐브 의 모양을 향상시키기 위해 큐브 주위에 얇은 선을 그리는 방법을 설명한 섹션에서 설명한 요구 만족도 제약 조건 셰이더 개요에 중점을 둡니다. 이를 위해 큐브를 두 번, 큐브 자체에 대해 하나, 윤곽선에 대해 두 번 그렸습니다. 그러나 단일 패스로 샤더 내에서 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 트릭은 정점 샤더에서 조각 샤더로 (변형되지 않은) 위치를 전달하고 이 정보를 사용하여 조각의 색상을 검은색 또는 v_color로 설정하는 것입니다.

색상 큐브 코드에서 시작하여 오른쪽의 결과를 얻기 위해 쉐이더 코드(정점 및 조각 모두)만 수정해 보십시오. 전원 함수는 y, 즉 xy의 힘으로 제기된 x를 반환합니다. x < 0또는 x = 0 및 y ≤ 0인 경우 결과가 정의되지 않습니다. 각 고객에 대한 수요는 이중 사전으로 작성할 수 있습니다 : 각 고객에 대해, 우리는 요구되는 제품 및 수량의 사전을 연결합니다.