最近在项目的过程中遇到了一个问题，menu-bar希望始终显示在最上面，而在之后的元素都显示在它之下，当时设置了 z-index 也没有效果，不知道什么原因，因此找了一下css有关层叠方面的资料，解决了这个问题，这里记录一下~屏幕是一个二维平面，然而HTML元素却是排列在三维坐标系中，x为水平位置，y为垂直位置，z为屏幕由内向外方向的位置，我们在看屏幕的时候是沿着z轴方向从外向内的；由此，元素在用
NAND闪存在过去的一年中历经重大变革。闪存技术需要综合考虑许多方面，在生产工艺、数据完整性要求、最大写入次数等方面达成恰到好处的平衡。简单来讲，当我们刚刚踏入2016年时，原始闪存(称为2D NAND)的发展方式已经接近尽头，很难再通过精益化工艺增加单块芯片所支持的存储容量。通过引入3D NAND的概念，现在的闪存单元可以堆叠在三维空间之中。在相对轻松的工艺要求下，将单块芯片的容量提升48倍，从
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2023-12-13 16:57:08
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Asp.net的多层架构主要是为了解决数据层，逻辑层，表示层等之间的关系。 我的做法是这样的：首先建立一个DataCore的基类。基类里面封装了一些低层的数据库的基本操作，比如说数据库联接，调用存储过程等等。很多人对开发多层应用程序感到一定的困难。来看一个例子：对于一个只有一两个人的小公司，一个人可能同时担当老板、出纳、会计、市场、销售、开发等多项工作。而对于一个大公司，就会进行比较严密的分工，
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2024-05-16 13:03:39
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目录1、Stacking的基本思想?2、思考?3、在sklearn中实现Stacking?3.1、导入工具库和数据?3.2、定义交叉验证评估函数?3.3、个体学习器与元学习器的定义?3.4、模型构建?4、元学习器的特征矩阵? 4.1、特征矩阵存在的问题? 4.2、样本量太少的解决方案：交叉验证?4.3、特征太少的解决方案?4.4、接口 transform 与属性 stack_m
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2023-12-13 19:35:28
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文章一： 说明：这篇文章是对 what and where are the stack and heap 这个问题的部分优秀答案的翻译，个人觉得比写的比较好。该文章的译者节选了其中的4个答案进行翻译和阐释。其实该文章英文大部分都比较通俗易懂。下面放上部分原文以及原文链接，大家有兴趣可以读一下。Stack:Stored in computer RAM just like the
复制方式 优点
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2024-01-28 11:12:12
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keras的特征与标签的维度一、结论二、实验源码1、文本分类1.1 源码1.2 数据集说明1.2.1 原始的是csv文件1.2.2 转txt:1.3 特征与标签维度1.3.1 特征二维与标签一维1.3.2 特征二维与标签二维2、中文分词2.1 源码2.2 特征与标签维度2.2.1 特征二维标签三维正常dense测试dense_1层测试dense_2层2.2.2 特征二维标签二维测试dense_1
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2024-07-31 17:11:35
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# 深度学习模型的堆叠次数
随着深度学习技术的快速发展，模型的设计和优化方法也在不断演进。尤其是在多层神经网络的应用上，堆叠次数的选择对模型的性能至关重要。本文将深入探讨深度学习模型的堆叠次数，及其对模型效果的影响，并通过示例代码进行解释。
## 基本概念
在深度学习中，"堆叠次数"通常指的是网络中隐层的数量。一个"堆叠"的网络意味着有多个连续的隐藏层。一般来说，堆叠层数越多，模型的复杂度和
刚刚找了一下前端的面试题，突然看到这个问题，反省一下自己还真没仔细想过，问了一下谷歌，把查到的记录下来。解答一：层叠指的是样式的优先级，当产生冲突时以优先级高的为准。1. 开发者样式>读者样式>浏览器样式（除非使用!important标记 ）2. id选择符>（伪）类选择符>元素选择符3. 权重相同时取后面定义的样式以下是一段经典的html，三个类名分别为模块、标题和正文。
who is vChart?vChart 是基于echart封装的一个图表组件。使用起来比echart要简洁方便，但是想要实现一些复杂的功能相对就没有echart方便了。踩坑堆叠柱状图求总和（这个问题也可以叫堆叠图顶部显示一个即不是维度又不是指标的值）1.首先看一下堆叠图顶部显示的样子<template>
<ve-histogram :data="chartData" :se
从上一个章节的介绍中，我们主要了解深度学习（特指多层感知器）的一些基本情况，以及它背后复杂的计算过程。参数学习的每一次迭代，都会消耗巨大的运算资源和时间。因此本篇我们来谈谈如何选择合适的超参数来加速模型的学习过程。1 多层感知器的建模优化在机器学习的上下文中，模型超参数指的是在建模学习过程之前即预设好的参数。他们不是通过训练得到的参数数据。常见的超参数有：模型迭代循环次数、学习速率、深度学习隐藏层
介绍 域层是实体对象和相关业务逻辑的集合，旨在代表企业业务模型 。 该层的主要范围是创建一组标准化的 联合对象，可以在不同项目中重用这些对象。 一旦确定了对项目有用的企业业务模型部分 ，就必须启动分析模型设计的三个阶段 。 为了实现良好的域层设计，最好在分析过程中涉及以下角色： 带来业务知识的业务领域专家 研究领域并提供第一个建模的业务分析师 帮助防止在设计阶段可能出现的设计问题的业务
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2024-05-15 10:39:07
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# 深度学习中的张量连接与堆叠的区别
在深度学习中，处理多维数据（即张量）是常见的需求。而在这方面，“张量连接”和“堆叠”是两个非常重要的操作。这篇文章旨在帮助小白开发者理解这两者之间的区别，以及如何在代码中实现它们。
## 整体流程
我们可以将张量连接和堆叠的实现流分为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 说明 |
|--
原创
2024-09-20 10:16:20
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配置堆叠系统对接NLB服务器群集示例(通过物理链路环回方法)设备通过物理链路环回方法对接NLB服务器群集简介NLB是微软在Windows Server上开发的多服务器群集负载均衡特性。交换机与NLB服务器群集相连时，NLB服务器要求交换机能够将目的IP地址是NLB服务器群集IP地址的报文发给NLB服务器群集中的每台服务器。NLB服务器可以工作在单播模式、组播模式和IGMP多播模式。目前交换机仅支持
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2024-06-03 22:36:22
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华为： 盒式交换机堆叠技术：iStack堆叠（将多台支持堆叠特性的交换机设备组合在一起，从逻辑上组合成一台交换设备）（最多9台设备） 框式交换机堆叠技术：CSS集群堆叠加聚合技术好处： 1、简单 各层设备均使用堆叠技术，逻辑设备少，网络拓扑简单，二层天然无环，无需部署xSTP 破环协议。 2、高效 各层设备间使用Eth-Trunk链路聚合技术，负载分担算法灵活，链路利用率高。 3、可靠 堆叠技术间
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2023-11-09 05:35:45
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# 多层感知机是深度学习吗？
在这篇文章中，我们将讨论多层感知机（MLP）如何与深度学习相关联，并且将逐步指导你在Python中实现一个简单的多层感知机。我们将使用流行的深度学习框架——TensorFlow和Keras，同时也会提供详细的代码和注释，帮助你理解每一步的过程。
## 1. 了解多层感知机（MLP）与深度学习的关系
多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，由多个层级构成，包括输入
原创
2024-10-23 05:17:45
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多层感知机1. 基本知识2. 激活函数2.1 ReLU函数2.2 Sigmoid函数2.3 tanh函数2.4 关于激活函数的选择3. PyTorch实现3.1 导入相应的包3.2 初始化模型和各个参数3.3 训练 1. 基本知识深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。多层感知机就是含有至少一个隐藏层
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2023-10-20 16:58:27
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现如今开源生态非常完善，深度学习相关的开源框架众多，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，deeplearning4j，matconvnet等。本人一开始学习的时用的caffe,后来接触tensorflow、keras、mxnet、pytorch等，导致现在各个框架混乱，于是开始整
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2023-12-30 23:02:53
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主流深度学习框架深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon，等等TensorFlow比如设计神经网络结构的代码的简洁度，分布式深度学习算法的执行效率，还有部署的便利性。TensorFlowTensorFlow是相对高
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2024-08-16 14:28:10
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多CPU架构演进对称多处理器结构：(SMP，Symmetric Multi-Processor)服务器最开始的时候是单CPU，然后才进化到了双CPU甚至多CPU的SMP架构。所谓SMP架构指的是多路CPU无主次，共享内存、总线、操作系统等。此时每个CPU访问内存任何地址所耗费的时间是相等的。所以也称为一致存储器访问结构大家共享同样的内存，所以扩展能力有限，因为CPU数量增加了，内存访问冲突也会增加
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2024-08-15 09:40:36
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