一、ref什么是ref？ref用来辅助开发者在不依赖于jQuery 的情况下，获取DOM元素或组件的引用。 每个vue的组件实例上，都包含一个$refs对象，里面存储着对应的DOM元素或组件的引用。默认情况下，组件的$refs 指向一个空对象。如何使用ref引用DOM属性 想要获取哪个dom元素的引用，就为其设置ref属性，并取一个合法的名字，就可以通过this.$refs.引用名称.x
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2024-09-10 21:06:58
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今天阅读巨龙公司系统集成开发部 杨屹 的《uCOS51移植心得》时看到一句话：RETI指令复位中断系统，RET则没有。实践表明，对于MCS-51，用子程序调用入栈，用中断返回指令RETI出栈是没有问题的，反之中断入栈RET出栈则不行。总之，对于入栈，子程序调用与中断调用效果是一样的，可以混用。在没有中断发生的情况下复位中断系统也不会影响系统正常运行。具体原因，文中并没有点明。由此引发ret和ret
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2024-09-04 18:03:02
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文章目录1 sigmoid激活函数的不足之处2. Relu3. Relu的变种3.1 LeakReLU3.2 PReLU3.3 RReLU4. MaxOut 网络4.1 与ReLU的关系4.2 可能训练处激活函数的样子4.3 MaxOut 的训练 1 sigmoid激活函数的不足之处在网络结构非常深的情况下，由于梯度消失问题的存在，可能会导致靠近输入附近的隐藏层的权重变化较慢，导致结果训练效果较
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2024-04-08 20:57:12
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1.为什么引入非线性激励函数？如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）了正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了，不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数，最早的想法是用sigmoid函数或者tan
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2024-05-27 21:04:43
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这个问题有点像问，吃涮羊肉为什么蘸芝麻酱？标准答案是：10亿AI调参侠都在用，用了都说好。但如果我们稍微深究一下，会更加深记忆，也增加对深度学习过程的理解。首先我们要明白，为什么要蘸东西吃？即：为什么要使用sigmoid，tanh，ReLU等非线性函数？这个原因大家都知道，为了增加非线性呗！深度学习的目的是用一堆神经元堆出一个函数大致的样子，然后通过大量的数据去反向拟合出这个函数的各个参数，最终勾
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2024-07-05 22:50:20
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ReLU在神经网络中，常用到的激活函数有sigmoid函数： f(x)=11+e−x双曲正切函数：
f(x)=tanh(x)而本文要介绍的是另外一种激活函数，Rectified Linear Unit Function(ReLU, 线性激活函数) ReLU函数可以表示为 f(x)=max(0,x)显然，线性激活函数简单地将阈值设置在零点，计算开销大大降低，而且很多工作显示 ReLU 有助于
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2024-03-21 10:35:17
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大话深度学习（二）：激活函数 文章目录大话深度学习（二）：激活函数激活函数定义ReLU激活函数sigmoid激活函数tanh激活函数 激活函数定义网络中的每个神经元的输出为所有输入的加权和，那最后的结果整个网络模型成为一个线性结构。将每个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络模型将不再是线性的，这个非线性函数就被称为“激活函数”ReLU激活函数ReLU是目前出现频率较高的一个激活函数。其
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2024-03-13 21:48:36
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神经网络和深度学习中的激活函数在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用。 激活函数的主要目的是将非线性特性引入模型。在人工神经网络中，给定一个输入或一组输入，节点的激活函数定义该节点的输出。 可以将标准集成电路视为激活功能的控制器，根据输入的不同，激活功能可以是“ ON”或“ OFF”。Sigmoid和tanh是单调、可微的激活函数，是在RELU出现以前比较流行的激活函数。然而，随着时间的
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2024-02-22 15:33:33
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# OpenStack对接FC存储的实现教程
## 整体流程
首先，我们来看一下整个对接FC存储的流程，可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置OpenStack的Cinder服务 |
| 2 | 配置FC存储设备 |
| 3 | 创建卷类型和后端配置 |
| 4 | 配置卷类型和后端映射 |
| 5 | 创建卷并挂载到实例 |
##
原创
2024-05-03 04:59:52
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import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
class SeriesPredictor:
def __init__(self, input_dim, seq_size, hidden_dim=10):
self.input_dim = input_dim #每次输
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2024-09-18 19:18:34
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真机和模拟器多点触摸网络通话摄像WiFi各种网络制式蓝牙模拟器只是实现了真机的大部分功能，任何应用在上线前都应该在实体机上进行验收测试。另外客户端的性能测试也是基于真机的，只有真机才能反应出最真实的情况，比如发热，比如死机，比如耗电量。除去上面的差异：Android 真机和模拟器的区别：Android 模拟器由于都是模拟的硬件，所以在硬件上基本不会出现兼容性问题。但是市场上的真机大多数都是采用不同
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2024-05-02 22:26:24
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1.为什么引入非线性激励函数？如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）了正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了，不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数，最早的想法是用sigmoid函
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2024-04-19 13:13:36
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Regions with CNN features (R-CNN)基于卷积神经网络特征的区域方法如下图。1.输入图像。2.基于原始图像提取种类独立的区域，构成候选区域集。3.对第2步提取出来的所有区域计算CNN特征，得到特征向量。4.使用特定的SVM分类器对第3步的特征向量进行分类。 主要有两个重要的观点：(1) 将CNN结构应用到候选区域 (2) 针对标记数据很少
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2024-09-15 11:13:22
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fcn定义：fcn的理解应该是一个解决语义分割问题的网络结构。区别于图像分类和目标检测，语义分割是对图像上的每一个像素点进行分类。由此可以想象得到他的loss函数应该是将对应的原图像上的每一个像素点构建softmax的loss然后将所有像素点加起来得到整个loss。而我们的网络结构训练目的就是将总的loss训练的越来越小，如果loss能够训练到无限接近于0，那么每个像素点都将被分类正确。fcn叫做
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2023-12-31 16:44:12
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文章目录前提1.返回值内容2.返回值的 shape3.处理变长序列之后得到的返回值Reference 前提troch.nn.LSTM 的用法的介绍有很多，本篇主要说几点作者在使用其时遇到的容易忽略的地方。其次，我下面说的前两点是针对统一长度序列的使用。1.返回值内容首先，因为不同的课程的讲述的偏差，所以我之前对 LSTM 的返回值有了一些不理解。例如下图是李宏毅老师的 ppt，其中得到
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2024-04-10 05:02:59
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前言为什么要使用这种非线性激活函数？实质上就是大部分的生活实际问题都是非线性的，而单单的线性组合往往不足以解决我们生活中的实际问题，也就是我们在利用Machine Learning来学习输出与输入之间的映射关系y=f(x)时，f(x)大部分都是非线性的。具体来说，如果使用线性激活函数或者非线性激活函数，那么无论神经网络的层数有多少还是在解决线性函数问题，因为两个线性函数的组合还是线性的。下面使用来
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2024-03-20 10:38:49
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文章目录一、IP的基础认识网络层与数据链路层有什么关系呢？二、 IP 地址的基础知识IP 地址的分类无分类地址CIDR公有 IP 地址与私有 IP 地址IP 地址与路由控制IP 分片与重组IPv6 基本认识IPv4 首部与 IPv6 首部三、IP 协议相关技术DNSARPDHCPNATICMPIGMPping 的工作原理IP协议的助手 —— ICMP 协议差错报文类型ping —— 查询报文类型
fc：1.起到分类器的作用。对前层的特征进行一个加权和，（卷积层是将数据输入映射到隐层特征空间）将特征空间通过线性变换映射到样本标记空间（也就是label） 2.1*1卷积等价于fc；跟原feature map一样大小的卷积也等价于fc，也就是输入是一个5*3*3的feature map，用一个3x
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2018-08-09 21:00:00
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在文档中解释是：参数： inplace-选择是否进行覆盖运算意思是是否将得到的值计算得到的值覆盖之前的值，比如：x = x +1即对原值进行操作，然后将得到的值又直接复制到该值中而不是覆盖运算的例子如：y = x + 1x = y这样就需要花费内存去多存储一个变量y，所以nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, pad...
原创
2021-08-13 09:43:23
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导语 在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）作为神经元的激活函数。ReLU起源于神经科学的研究：2001年，Dayan、Abott从生物学角度模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型，如下图： 其中横轴是时间(ms)，纵轴是神经元的放电速率(Firing Rate)。同年，Attwell等神经科学家通过研究大脑的能量消耗过程，推测神经
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2024-06-11 06:14:57
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