为什么我不能使用vue-konva为太多的形状创建一个层？_为什么我的数据不能创建一个表(使用BootsrapVue)？_为什么我不能使用Smarty创建一个正确的URL？ - 腾讯云开发者社区

摄影：产品经理感谢小何的上等牛肉当我们创建一个Python 类并初始化时，一般代码这样写： class People: def __init__(self, name): self.name...但如果有一天，你发现我写了这样一个类： class People: def say(self): print(f'我叫做：{self.name}') def __new...一个不能被初始化的类，有什么用？这就要引入我们今天讨论的一种设计模式——混入（Mixins）。 Python 由于多继承的原因，可能会出现钻石继承[1]又叫菱形继承。...('kingname', 28) pm = People('pm', 25) kingname > pm 显然，这样写会报错，因为两个类的实例是不能比较大小的：但在现实生活中，当我们说某人比另一个人大时...混入：不能包含状态（实例变量）。包含一个或多个非抽象方法。参考资料 [1]钻石继承: https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_inheritance

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为什么不能在同一个Pod中创建两个使用相同端口的容器

实验前序：通过一个简单的实验，告诉大家，如何去避免错误，如何排查错误，解决思路。...不说了，直接开怼实验创建一个yaml文件： [root@k8s-master ~]# cat pod-1.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name...Pod [root@k8s-master ~]# kubectl apply -f pod-1.yaml pod/test-pod created 查看到最开始我们创建Pod（test-pod）里的两个容器是成功了...因为一个Pod的容器共享一个网络栈 [root@k8s-master ~]# kubectl get pods NAME READY STATUS...1/1 Running 0 4d17h test-pod 1/2 Error 1 8s 查看我们创建的

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Unity基础教程系列（三）——复用对象（Object Pools）

现在我们可以使用第三个下拉列表，选择Game。 ? （滑动条链接到属性）我得到了一个输入字段，但第四个选项是0？当你从静态参数列表中选择CreationSpeed时，就会发生这种情况。...进展有多快是由时间增量乘以创造速度来控制的。 ? 每当creationProgress达到1时，我们必须将其重置为零并创建一个形状。 ? 但是，我们不太可能得到一个恰好为1的进度值。...所以每次游戏会破坏一个形状，而不是我们应该把它们送回工厂回收。回收形状是可行的，因为它们在使用过程中不会改变太多。它们有随机的transform、材质和颜色。...然后，当被要求创建一个新形状时，我们可以从这个池中获取一个现有的形状，而不是在默认情况下创建一个新形状。只有当池为空时，我们才需要实例化一个新形状。...为什么使用列表而不是堆栈？因为列表可以在播放模式下重新编译，而堆栈则不能。Unity不会序列化堆栈。你可以使用堆栈代替，但是列表工作很好。

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盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

不同数据格式或不同数据处理类型需要用到不同的层，比如形状为 (样本数，特征数) 的 2D 数据用全连接层，对应 Keras 里面的 Dense 形状为 (样本数，步长，特征数) 的 3D 序列数据用循环层...比如 Flatten 层输出形状 784 的一维数据第一个 Dense 层输出形状 100 的一维数据第二个 Dense 层输出形状 10 的一维数据在 Keras 里不需要设定该层输入数据的维度...第一个 Dense 层被命名为 dense_5 输出形状是 (None, 100)，好理解。参数个数为 78500，为什么不是 784×100 = 78400 呢？...该类别里有一个构造函数 __init__() 和一个 call() 函数：构造函数负责创建不同的层，在本例中创建了一个隐藏层 self.hidden 和一个输出层 self.main_output。...回调函数是一个函数的合集，会在训练的阶段中所使用。你可以使用回调函数来查看训练模型的内在状态和统计。

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BlueOS Studio中使用canvas

canvas来生成的，难度中等，但是不能使用document来操作，因为核心没有。...而Vue.js的Canvas通常是在浏览器之外运行的，例如在Node.js环境中，Vue.js是一个JavaScript框架，提供了一种构建用户界面的方法。...使用方式：HTML Canvas 是通过HTML标签直接在网页中使用的，而Vue.js的Canvas通常是通过在Vue组件中创建画布元素，并在该元素上绘制图形的方式使用。...而Vue.js通常是通过使用其他库（如vue-konva或vue-fabric-canvas等）来提供更高级的绘图功能和更丰富的API。...框架依赖：Vue.js是一个完整的框架，提供了许多额外的功能，如数据绑定、组件系统、路由、状态管理等。而HTML Canvas 只是HTML标准的一部分，没有这些额外的功能。

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使用TensorFlow的经验分享

卷积神经网络的原理一定有人很多好奇为什么模型训练后可以去识别图片那，目前我不知道，现在理论学的不好,之后进行理论的学习。二、了解模型的开发流程我目前将开发流程分成了7个阶段。 1....为什么网络深度越深能提高准确率 3. 2014年VGG模型 VGG模型用3x3卷积核替代了之前模型中的大卷积核、采用更小的步长、用1x1卷积核替代全连接层增加网络的非线性表达能力，层数上加深到19层 1...什么是梯度爆炸 5. 2015年ResNet模型在上百的网络中BN并不能完全解决梯度消失问题，ResNet开始使用残差网络技术，解决反向传播时梯度消失的问题，层数大大加深到152层。 1....2. map中没有加载npy文件的原生方法，而传递的参数为张量不能直接使用np.load进行加载，这里需要使用tf.py_function(函数名，张量,形状)函数，在这个函数中可以按照pythob原生的方法处理数据...感言：学习这方面知识不能只靠在书本上去看，需要动手亲自去实现每一个步骤，理解每一段代码的意思，这里推荐一下我学习时的书籍,入门python的书《python带我起飞》，入门机器视觉的书《机器视觉之TensorFlow2

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LLM 加速技巧：Muti Query Attention

也就是说自注意力层在特定位置的输出影响下一个令牌的生成，所以无法并行化，这使得推理变得非常的慢。...，m为当前步，m+1为阶跃，形状为[b, d] P_q, P_k:查询和键投影张量，形状为[h, d, k] P_v:值投影张量，形状为[h, d, v] P_o:学习到的线性投影，形状为[h, d,...v] Prev_K:上一步的关键张量，形状为[b, h, m, k] Prev_V:前一步的Value张量，形状为[b, h, m, v] new_K:加上当前步的键张量，形状为[b, h, m+1,...k] new_V:加了当前步长的Value张量，形状为[b, h, m+1, v] 维度表示如下： M:先前执行的步骤数 B:批量大小 D:输入和输出的尺寸 H:注意力头数 k:Q，K张量的另一个维度...由于模型的规模不是很大，也并且没有太多的实际需求，所以MQA并没有引起太多的关注。

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借助 TensorFlow 工具来学习 CNN 和计算机视觉

这是因为对于一个6*6的图像，有4*4个可能的位置来过滤。因此，每个卷积之后，图像收缩，也就意味着只能执行有限次的卷积操作，一直到图像再也不能收缩为止。...例如我们的6*6的输入图像，如果我们添加在边界添加一层填充，我们将会得到一个8*8的矩阵。使用一个3*3的过滤器，我们会得到一个6*6的输出。一个简单的公式能够帮我们计算输出的形状： ?...平均池化也可以被执行，但是最流行的方式还是最大值池化。 为什么使用卷积神经网络？我们现在已经有了很强的卷积神经网络的基础。但是为什么深度学习实践者要使用这个模型呢？...第二步：创建容器我们创建容器来储存特征和目标： ? 第三步：初始化参数我们使用Xavier来初始化参数： ? 第四步：定义向后传播现在，我们来定义向后传播，这是CNN的基础框架。...在下一次的推文中，我将会介绍使用核的残差网络，敬请期待。

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TensorFlow和深度学习入门教程

为了测试训练好后模型的识别质量，我们必须使用系统在训练期间没有用到过的手写数字。否则，模型可能会识别所有已训练的数字，但仍然不能识别我刚才新写的数字“8”。...这就是为什么它有一个延迟执行模型，您首先使用TensorFlow函数在内存中创建计算图，然后开始Session执行并使用实际的计算Session.run。在这一点上，计算图不能再改变了。...使用它，如果你不能写出来，被卡住了！要添加图层，您需要一个额外的权重矩阵和中间层的附加偏置向量：权重矩阵的形状是[N，M]，其中N是层的输入数量和M的输出。...通过向张量添加维度，可以将两个（或多个）权重组重写为一个，这给出了卷积层的权重张量的通用形状。由于输入和输出通道的数量是参数，我们可以开始堆叠和链接卷积层。 ? 最后一个问题仍然存在。...手写数字是超过4个像素形状的模式。所以让我们稍微增加像素大小，将卷积层中的补丁数量从4,8,12提高到6,12,24，然后在完全连接的层上添加dropout。为什么不在卷积层上？

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让你的电脑拥有“视力”，用卷积神经网络就可以！

一旦网络做出了它的预测，它将使用一个损失函数来评估自己的误差，并更新自己的权重以在下一次获得更好的结果。卷积神经网络包含一些层：卷积层和池化层。...池化层也与卷积层一起使用，它就像另一个放大镜，只不过它不寻找特征，而是取区域里的最大值以减少图像的复杂度。 ?...最后，我们将卷积神经网络变成了一个很长的特征向量，我们基本上将数据放在一起，输入全连接层中以作出预测。 为什么神经网络更好？假如我们没有使用神经网络，那么我们会如何处理这个问题？...并且这只是假设我们仅仅在寻找猫，如果我们想要一个可以对各种图片进行分类的程序怎么办？这就是为什么使用神经网络要好得多的原因。您可以让计算机设置自己的规则。...我们可以在Python里使用Keras框架创建一个卷积神经网络，其中Keras是一个用Python编写的高级API。Keras可以帮助我们编写易于理解和可读性强的代码。

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手把手：基于概率编程Pyro的金融预测，让正则化结果更有趣！

因为我们通常将这种概率模型（比如神经网络）描述为从一个变量到另一个变量的有向图，这样我们就可以直接表示变量的依赖性：最初这种概率编程语言被用来定义这些模型并对其进行推断。 为什么用概率编程？...我对于使用贝叶斯模型没有太多经验，但就我从Pyro和PyMC3学习中可以知道，训练过程耗时很长而且很难定义准确的先验分布。此外，处理分布的多个样本会导致误解和歧义。...就像你看到的，我们为W和b定义了相同形状的分布，但是尽量使他们更接近实际（只要我们能想到的）。在这个例子里，我选择让这个分布形状更窄一些。...普通神经网络在这个非常简单的模型之后，我们想试着尝试些更有趣的东西，比如神经网络。首先让我们先了解一个简单的MLP，只有一个隐藏层，包括含有25个神经元以及线性激活模型。...我想要强调的是，贝叶斯方法给了我们一个机会，使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化，理解模型的不确定性，并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。欢迎继续关注!

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迁移学习、自监督学习理论小样本图像分类和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例

本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。利用未标记的数据与标记数据相比，未标记的数据通常更容易访问。...由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。...在顶部添加密集层为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。...首先，您将 3D 输出展平（或展开）为 1D，然后在顶部添加一个或多个 Dense 层。CIFAR 有 10 个输出类，因此您使用具有 10 个输出和 softmax 激活的最终 Dense 层。...summary(modl) 如您所见，我们的 (3, 3, 64) 输出在经过两个 Dense 层之前被展平为形状为 (576) 的向量。

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Building a clean model tutorial

可以注意到整个机器人被导入为一个单一的网格。稍后我们将看到如何适当地划分它。...下面的图片说明了上述应用到导入网格的函数(假设列表中的第一项不适合我们): ? 注意到在这个阶段凸包并不能帮助我们。我们决定首先使用网格抽取函数，并运行两次函数以将三角形数除以50。...以以下网格为例: ? 上面的形状的问题是我们不能很好地简化它，因为它包含了洞。因此，我们必须通过形状编辑模式采用更复杂的方式，我们可以提取逻辑上属于同一凸实体的单个元素。...当创建或修改形状时，V-REP将自动设置其参考帧的位置和方向。一个图形的参考框架总是位于图形的几何中心。框架的方向将被选择，以使形状的包围框保持尽可能小。...现在我们点击提取圆柱体(提取形状在这种情况下也可以工作)，这只是在场景中创建了一个圆柱体形状，基于选择的三角形。我们将保留编辑模式并放弃更改。

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TensorFlow和深度学习入门教程

为了测试训练好后模型的识别质量，我们必须使用系统在训练期间没有用到过的手写数字。否则，模型可能会识别所有已训练的数字，但仍然不能识别我刚才新写的数字“8”。...这就是为什么它有一个延迟执行模型，您首先使用TensorFlow函数在内存中创建计算图，然后开始Session执行并使用实际的计算Session.run。在这一点上，计算图不能再改变了。...这意味着您的神经网络目前的形状不能从您的数据中提取更多的信息，就像我们在这里一样。记住我们如何使用手写图像，将所有像素平坦化为单个向量？...通过向张量添加维度，可以将两个（或多个）权重组重写为一个，这给出了卷积层的权重张量的通用形状。由于输入和输出通道的数量是参数，我们可以开始堆叠和链接卷积层。 ? 最后一个问题仍然存在。...手写数字是超过4个像素形状的模式。所以让我们稍微增加像素大小，将卷积层中的补丁数量从4,8,12提高到6,12,24，然后在完全连接的层上添加dropout。为什么不在卷积层上？

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【干货】谷歌 TensorFlow Fold 以静制动，称霸动态计算图

为了大家的直观理解，我这里要引入一个系列比喻，房地产商（框架使用者）通过电子邮件（编程语言代码）请建筑公司（深度学习框架）帮忙建造房子（计算图）。...在过去的大部分的深度学习项目中，不管使用的是静态框架还是动态框架，我们实际上都只用到了构建静态实际计算图的能力。为什么这样说呢？因为在一般在将数据投入模型进行训练或预测之前，往往会有一个预处理的步奏。...能否利用这种加速能力常常就是一次训练几个小时还是几周的区别，也是决定一个项目能不能做的关键。然而，并不是所有项目的数据都可以预处理成相同的形状和尺寸。...第二层，能计算但不够高效，不同批次的样本之间可以有不同的结构，但同一个批次样本都是同一个结构，因为无法利用GPU和多核CPU的并行计算能力，不能高效计算，目前所有的动态框架属于这个层次。...那为什么用静态计算图模拟动态计算图是可能的？因为虽然动态计算图的形状和大小千变万化，但对于一个模型来说它们的基本组件却可以简单划分为两种：Tensor（张量）和Operation（操作）。

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以静制动的TensorFlow Fold动态计算图介绍

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卷积层与池化层(bn层的原理和作用)

卷积层用来提取特征，而池化层可以减少参数数量。卷积层先谈一下卷积层的工作原理。我们是使用卷积核来提取特征的，卷积核可以说是一个矩阵。...假如我们设置一个卷积核为3*3的矩阵，而我们图片为一个分辨率5*5的图片。...我们也可以来看下VGG-16网络第一层卷积提取到的特征: 由此来看，我们也知道为什么我们不能只要一个卷积核。在我的理解下，假使我们只有一个卷积核，那我们或许只能提取到一个边界。...至于为什么选择最大池化，应该是为了提取最明显的特征，所以选用的最大池化。平均池化呢，就是顾及每一个像素，所以选择将所有的像素值都相加然后再平均。池化层也有padding的选项。...因此，我们查看pool（即池化层的输出）的形状，我暗地里print了一下为[None, 14, 14, 32]，因此pool拉平后，就是[None, 14*14*32, 10]。

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那些你不知道的Photoshop冷知识④——不安分的Adobe

一键创建参考线，就是这么简单~使用方法也是非常简单（我自定义了快捷键，这个功能本身是没有的），在视图中找到“通过形状新建参考线“即可 ?...，通过这一功能可以快速为N个图层快速创建切片~ 看图~ ?...一键创建以图层形状为边界的切片但是有的时候，我们的切图并不是“贴边切“的，需要为图形留出边界来保证一批切图的相同尺寸，那么我们可以先做一层所需尺寸的模板作为切图参考： ?...—引用结束—————————————————————— 这里对此功能再做一下拓展：这个功能其实还是很好用的（除了啥都能选这点），比如你在做一个复杂icon的时候，用了大量的图层，为了达到效果，有的时候同一个形状会复制出多个层...键盘快捷键中，工具标签中的最后一个~ 工具标签中的快捷键需要只可以用单一字母来设置，不能使用功能键+字母/数字。

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图注意网络(GAT)的可视化实现详解

假设我们有一个表示为有向无环图(DAG)的文本文档图。文档0与文档1、2和3有一条边，为了实现可视化，这里将使用Graphbook，一个可视化的人工智能建模工具。...所以这里创建一个以这个公式为标题的空白块，并将其传递给Adj矩阵和节点特征，我将在块中实现上面说的公式。...我们将节点特征平铺(即广播)为3D形状，也就初始的[5,8]形状的节点特征，扩展成有[5,5,8]形状，其中第0维的每个单元格都是节点特征的重复。所以现在可以把最后一个维度看作是“邻居”特征。...从本质上讲，在应用softmax之前，我们将边缘中的节点嵌入连接起来，并通过另一个线性层。然后使用这些注意系数来计算与原始节点特征对应的特征的线性组合。...这用结果仍然是一个[5,5,8]形数组，但现在[i，:，:]中的每一行都是相同的，并且对应于节点i的特征。然后我们就可以使用乘法来创建只在包含邻居时才重复的节点特征。

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tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看)

形状[7,7,64] 平坦化 flat = tf.reshape(pool2,[-1,7*7*64]) 使用flat.shape 输出的形状为(?...【答】具体看我的另一篇博客模型的保存和使用也是通过这个例子，教你如何保存模型和使用模型【问】为什么中间有出现两次卷积层，两次池化层？...初次咱们学习的话，就使用两次就够了，后面学习的知识多了，就可以自己根据实际情况加了。【问】为什么全连接层有两个，里面的神经元数是固定的吗？...【答】有几个全连接层不是固定的，你就可以理解，这个全连接层就是做最后的收尾工作的，就是将前面几个层所提取到的信息，最后进行汇总并显示，所以，最后一个全连接层的神经元必须是10，由于本次使用的ont-hot...（独热码）的形式来表示图片的label，所以最后一个输出的神经元个数必须是10.至于前面的，大家可以尝试多使用几个尝试一下。

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