本文主要内容如下：绘图选项/绘图属性的设置方法.理解绘图模板及其绘图属性理解零件、组件模板及其同名绘图和绘图属性常用的绘图属性/绘图选项和设置方法绘图属性/绘图选项中常用的细节项目术语绘图属性设置在Creo7.0中，要修改工程图中的有关设置，可以在打开绘图的时候，通过菜单【文件】->【准备】->【绘图属性】进入绘图属性(绘图选项)的修改对话框并可以对工程的选项进行修改。 修改C
还有一种是像relu那样写，我就是采用的这种方式，直接把名字从relu改成了prelu
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2018-02-28 20:44:00
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PReLU激活函数，方法来自于何凯明paper 《Delving Deep into Rectifiers:Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》 PReLU激活 PReLU(Parametric Rectifie
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2017-01-17 17:51:00
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api:CLASS torch.nn.PReLU(num_parameters=1, init=0.25, device=None, dtype=None)注意参数和ReLU不一样的；原理：PReLU(x)=max(0,x)+a∗min(0,x)其中，a是一个学习参数，默认a是对所有通道的，如果参数有通道数，则不同的a是对应不同通道的；&nb
原创
2022-07-11 12:27:00
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partition 可直译为“分组”，partition() 函数可根据用户自定义的筛选规则，重新排列指定区域内存储的数据，使其分为 2 组，第一组为符合筛选条件的数据，另一组为不符合筛选条件的数据。举个例子，假设有一个数组 a[9]，其存储数据如下：1 2 3 4 5 6 7 8 9在此基础上，如果设定筛选规则为 i%2=0(其中 i 即代指数组 a 中的各个元素)，则借助 partition(
服务器背景一台16核64g（数据存储机,命名tensor101） 一台4核16g（命名tensor102）案例背景针对某款手游，观察玩家在7天内的行为，包括在副本，经验，金币，市场等各个方面的表现识别这个玩家是否是脚本玩家。单机模式训练数据量：716392, 7, 18 测试数据量：182158, 7, 18 本例采用的是LSTM 模型。 epochs = 5 # 总轮次 batch_size =
不同应用场景分析与示例Tensorflow读取预训练模型是模型训练中常见的操作，通常的应用的场景包括：1）训练中断后需要重新开始，将保存之前的checkpoint（包括.data .meta .index checkpoint这四个文件），然后重新加载模型，从上次断点处继续训练或预测。实现方法如下：如果代码中已经构建好了网络结构图with tf.Session() as sess:
ses
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2024-09-03 17:16:34
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从prctl函数开始学习沙箱规则这篇文章很早就写完了，字数有点多，之前懒得抄到博客上去。最近回头再看，相当于温习一遍，也有了很多新的收获。1.prctl函数初探 prctl是基本的进程管理函数，最原始的沙箱规则就是通过prctl函数来实现的，它可以决定有哪些系统调用函数可以被调用，哪些系统调用函数不能被调用。这里展示一下/linux/prctl.h和seccomp相关的源码，其他的细节，还可以在G
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2024-03-12 17:27:41
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基本概念各种函数损失函数（Loss Function）度量单样本****或者一个批次的样本预测的错误程度，损失函数越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等代价函数（Cost Function）度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均方误差、均方跟误差、平均绝对误差等目标函数（Object Function）代价函数和正则化函数，最终要优
上图为一个简化神经元模型，以及其所对应的前向传播公式。可以看到，该模型是一个线性函数，所以即使有多层神经元首尾相接构成深层神经网络，依旧是线性组合，模型的表达力不够。 上图是1943年提出的MP模型，该模型比简化模型多了一个非线性函数，该函数叫做激活函数，它的加入大大提升了模型的表达力。优秀的激活函数： 非线性：激活函数非线性时，多层神经网络可逼近所有函数 可微性：优化器大多用梯度下降更新参数
ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU ReLULReLUPReLUCReLUELUSELU ReLU tensorflow中：tf.nn.relu(features, name=None) LReLU(Leaky-ReLU) 其中aiai是固定的。ii表示不同的通道对应不同的aiai. tensorflow
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2019-09-22 19:03:00
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.早就听说了了next_permutation 产生全排列的强大,一直到昨晚遇到一个对字符串产生全排列的问题才知道这个函数的强大,我们队是按照dfs去搞全排列,然后在进行字符串的匹配,结果写的很长,过程中还各种debug。。。于是决定今天学一下next_permutation函数 组合数学中经常用到排列，这里介绍一个计算序列全排列的函数：next_permut
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2024-04-25 15:21:12
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手把手将你如何基于工程描述文件自动生成单算子工程代码目录，并基于Ascend C开发自定义算子PReLU。
原创
2024-04-08 10:57:07
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文本字符串中用 new_text 替换 old_text。 如果需要在某一文本字符串中替换指定的文本，使用函数 SUBSTITUTE；如果需要在某一文本字符串中替换特定位置处的任意文本，使用函数 REPLACE下图中，REPLACE函数，从A2单元格的第4位取1位，替换为“”空字符（等同于删除小圆点.）： 下图中，SUBSTITUTE函数，将A2单元格中所有的小圆点替换为空字符（等同于
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2024-05-15 10:39:24
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一、前言：presto较hive的函数来说比较少，所以为了实现逻辑需要写很复杂的sql逻辑来实现业务。这里在进行presto 函数开发的时候遇到了很多的问题，以大小写转换为例。写个插件，并且将遇到的问题整理并记录一下。二、环境准备：1. 下载presto代码。下载与线上生产环境presto版本一致的代码，导入idea。2. 新建一个module新建一个module命名为demo,然后groupId
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2024-04-18 09:45:05
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【Python–torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh) 文章目录【Python--torch】激活函数(sigmoid/softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh)1. 介绍2. 常用激活函数说明2.1 Sigmoid2.1.1 公式2.1.2 图像2.1.3 代码解读2.2 Softmax2.2.1 公式2.2.
从算法的命名上来说，PReLU 是对 ReLU 的进一步限制，事实上 PReLU（Parametric Rectified Linear Unit），也即 PReLU 是增加了参数修正的 ReLU。在功能范畴上，ReLU 、 PReLU 和 sigmoid 、 tanh 函数一样都是作为神经元的激励函数（activation function）。1. ReLU 与 PReLU 注意图中通道的概念，
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2016-09-23 23:31:00
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从算法的命名上来说，PReLU 是对 ReLU 的进一步限制，事实上 PReLU（Parametric Rectified Linear Unit），也即 PReLU 是增加了参数修正的 ReLU。在功能范畴上，ReLU 、 PReLU 和 sigmoid 、 tanh 函数一样都是作为神经元的激励函数（activation function）。1. ReLU 与 PReLU 注意图中通道的概念，
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2016-09-23 23:31:00
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核心内容 ：基于地平面的优化正如标题中Lightweight and Ground-Optimized所表达的，这篇论文的核心是基于地面信息对LOAM进行了改进。对地面信息的利用有两个方面：1、通过提取出地面点云并赋予语义标签，对平面特征的匹配可以使用语义信息，从而避免非地面点云中的平面与地平面点云的误匹配。2、在点云配准时，非线性迭代优化过程中每次迭代对6自由度位姿分两步进行估计。stage1:
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2024-07-31 16:11:14
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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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