虚线是因为输入体积的尺寸发生了变化（当然由于卷积而减少）。注意，层之间的这种减少是通过在每层的第一次卷积时步幅从1增加到2来实现的，而不是通过池运算，我们通常将池运算视为向下采样器。...但是我第一次想要使用ResNets的套装进行实验时，我必须在CIFAR10上进行。显然，由于CIFAR10输入图像是（32×32）而不是（224×224），因此需要修改ResNets的结构。...在图1中，我们可以看到各层如何通过颜色区分。但是，如果我们看一下每一层的第一个运算，我们会发现第一个层使用的步长是2，而不是其他层使用的1。...这意味着通过网络对卷进行下采样是通过增加步长来实现的，而不是像CNN那样的池化运算。...Projection Shortcut执行卷积运算，以确保此加法运算中的体积大小相同。从论文中我们可以看到有两个选项可以匹配输出大小。或者填充的输入体积或执行的1×1卷积。这里显示了第二个选项。 ?
卷积层 CNN 最重要的组成部分是卷积层：第一卷积层中的神经元不是连接到输入图像中的每一个像素（就像它们在前面的章节中那样），而是仅仅连接到它们的局部感受野中的像素（参见图 13-2）。...在图中，一个5×7的输入层（加零填充）连接到一个3×4层，使用3×3的卷积核和一个步幅为 2（在这个例子中，步幅在两个方向是相同的，但是它并不一定总是如此）。...列的神经元的输出。请注意，位于同一行第i列和第j列但位于不同特征映射中的所有神经元都连接到上一层中完全相同神经元的输出。 ...在这个例子中，我们使用一个2×2的核，步幅为 2，没有填充。 请注意，只有每个核中的最大输入值才会进入下一层。 其他输入被丢弃。 ? ...如果将输入x添加到网络的输出中（即添加跳过连接），那么网络将被迫模拟f(x)= h(x) - x而不是h(x)。 这被称为残留学习（见图 13-12）。 ?
Excel里，每行每列所有单元格进行相同逻辑的计算时，常规的做法是在第一个单元格填写公式，然后向下向右填充每一个单元格。如下图所示，计算各洲折后价的表格，蓝色区域所有单元格都要填入一个公式。...当然，可以把第三个参数统一改成column()-6，直接复制填充即可。 如果使用数组运算，我们只需要在I3单元格输入一个公式，即可自动填充到J和K中。注意，此时的数组是通过大括号来触发的。...上文两个例子中，我们一个公式产生的结果，会自动填充到相邻的范围。假设我们不需要这种扩展填充，希望只显示当前单元格的值，那么我们只需要在公式中的数组部分前面加上@。...而动态数组的自动填充功能，使得单元格的引用不再那么严格，节省了很多时间。 五、不足和限制 1. 计算结果无法点击排序按钮来排序 动态数组生成的结果，不支持升序降序按钮来排序。...无法删除结果数列中的任意值 动态数组生成的结果，是一个整体，无法像平常excel列那样，删除其中任意的值。 3. 不支持超级表和Power Query 预告：下期将会逐步介绍动态数组函数的应用
卷积层 CNN 最重要的组成部分是卷积层：第一卷积层中的神经元不是连接到输入图像中的每一个像素（就像它们在前面的章节中那样），而是仅仅连接到它们的局部感受野中的像素（参见图 13-2）。...在图中，一个5×7的输入层（加零填充）连接到一个3×4层，使用3×3的卷积核和一个步幅为 2（在这个例子中，步幅在两个方向是相同的，但是它并不一定总是如此）。...图13-5 用两个过滤器得到两张特征映射 现在，如果一个图层中的所有神经元都使用相同的垂直线卷积核（以及相同的偏置项），并且将网络输入到图 13-5（底部图像）中所示的输入图像，则该图层将输出左上图像...请注意，位于同一行第i列和第j列但位于不同特征映射中的所有神经元都连接到上一层中完全相同神经元的输出。 ...在这个例子中，我们使用一个2×2的核，步幅为 2，没有填充。 请注意，只有每个核中的最大输入值才会进入下一层。 其他输入被丢弃。 ?
CopyLines 使用 println 输出带有当前操作系统的行终止符的每一行。这可能与输入文件中不是使用相同的行终止符。 除字符和行之外，有许多方法来构造文本的输入和输出。...像本例中所使用的格式为： d 格式化整数值为小数 f 格式化浮点值作为小数 n 输出特定于平台的行终止符。...格式化值的最小宽度;如有必要，该值被填充。默认值是左用空格填充。 Flags(标志)指定附加格式设置选项。在 Format 示例中，+ 标志指定的数量应始终标志格式，以及0标志指定0是填充字符。...标准流 标准流是许多操作系统的一项功能。默认情况下，他们从键盘读取输入和写出到显示器。它们还支持对文件和程序之间的 I/O，但该功能是通过命令行解释器，而不是由程序控制。...当通过 readObject 读回 a 时，其他四个对象也被读回，同时，所有的原始对象的引用被保留。 ? 如果在同一个流的两个对象引用了同一个对象会发生什么？
我们需要设计一种方法，将图像发送到一个网络，而不需要将图像拉平，并保留其空间布局。 让我们尝试一次获取图像的两个像素值，而不是只计算一个。这将为网络提供一个很好的视角来了解相邻的两个像素是怎样的。...因此，我们所做的是简单地使用多个权重，而不是只使用一个权重来尝试保留关于图像的更多信息。而本例子中的最终输出将是上述两个图像的组合版本。 案例 5： 直到现在我们使用的权重一起处理水平像素。...把权重矩阵像画笔画一堵墙。想象一下重量矩阵就像油漆刷画墙一样。画笔首先水平地画出墙壁中的一行，然后向下，在水平地画下第二行，然后向下画出第三行，直到整面墙壁都被粉刷完毕。...如下： 我们可以看到图像的初始形状是如何保留在我们用零填充图像。 这就是所谓的 相同的填充 由于输出图像具有相同的大小作为输入。...以防我们需要保留图像的大小，我们使用相同的填充（补零），其他明智有效填充，因为它有助于减少使用的数量特征； 池层然后进一步减少参数的数量； 几个卷积和池层添加之前的预测。 卷积层帮助提取特征。
也就是说，如果一个模式(pattern)出现在图像中的某个区域，那么它们也可以出现在图像中的其他任何区域。因此，卷积层不同空间位置的神经元共享权值，用于发现图像中不同空间位置的模式。...卷积过程的实例展示 首先我们介绍一下最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组通过互相关运算输出一个二维数组。...假设这里 kh 是奇数，我们会在高的两侧分别填充 ph/2 行。如果 kh 是偶数，一种可能是在输入的顶端一侧填充 ⌈ph/2⌉ 行，而在底端一侧填充 ⌊ph/2⌋ 行。在宽的两侧填充同理。...当两端上的填充个数相等，并使输入和输出具有相同的高和宽时，我们就知道输出Y[i,j]是由输入以X[i,j]为中心的窗口同卷积核进行互相关计算得到的。...这是目前最大池化更常用的原因之一。 池化层中的填充和步幅机制与卷积层一致，值得注意的是：在处理多通道输入数据时，池化层对每个输入通道分别池化，而不是像卷积层那样将各通道的输入按通道相加。
CopyLines 使用 println 输出带有当前操作系统的行终止符的每一行。这可能与输入文件中不是使用相同的行终止符。 除字符和行之外，有许多方法来构造文本的输入和输出。...所以，下面的例子将无法正常在所有的语言环境中，如果我们没有指定 scanner 应该用在美国地区工作。可能你平时并不用关心，因为你输入的数据通常来自使用相同的语言环境。...格式化值的最小宽度;如有必要，该值被填充。默认值是左用空格填充。 Flags(标志)指定附加格式设置选项。在 Format 示例中，+ 标志指定的数量应始终标志格式，以及0标志指定0是填充字符。...标准流 标准流是许多操作系统的一项功能。默认情况下，他们从键盘读取输入和写出到显示器。它们还支持对文件和程序之间的 I/O，但该功能是通过命令行解释器，而不是由程序控制。...当通过 readObject 读回 a 时，其他四个对象也被读回，同时，所有的原始对象的引用被保留。 ? 如果在同一个流的两个对象引用了同一个对象会发生什么？
如下图，左边是可视图像，右边是红外图像 仔细观察上图的信息，你会发现第一行中的右边红外图像中树叶纹理信息反而保存的更好，第二行中可视图像的对比度更强，事情就开始变得有趣起来了，接下来我们一点点去聊这篇论文...与FusionGAN相同，这里的输入图像都要被填充到132x132大小，从而保证最终生成的图像与输入图像有相同的大小。...这里论文作者的逻辑与其他人的稍微有些不同，辨别器输出的二维数据分别代表输入图像是可视图像的概率和输入图像是红外图像的概率。 那么怎么应用这个二维数据？...，即当融合图像输入到辨别器中输出的两个概率都很大时，我们的融合效果就很好了。...这里试想一下，如果说辨别器处理一个图像之后输出的可视图像概率和红外图像概率都很小，是不是代表这个图像在辨别器眼里不是可视图像，也不是红外图像，而辨别器中的图像共有三类，不是那两类，那就是第三类了，也就是融合图像
定义写倾斜 这种异常称为写倾斜，不是脏写，也不是丢失更新，这俩事务更新的是两个不同对象（Alice 和 Bob 各自值班记录）。...即若两事务读取相同一组对象，然后更新其中一部分： 不同事务可能更新不同对象，则可能发生写倾斜 而若更新同一对象，则可能脏写或丢失更新 我们有很多方法防止丢失更新。...但其他四个案例不同：它们检查是否 不存在 某些满足条件的行，写入会 添加 一个匹配相同条件的行。若步骤1中的查询没有返回任何行，则 SELECT FOR UPDATE 锁不了任何东西。...这种效应：一个事务中的写入改变另一个事务的搜索查询结果，即幻读。快照隔离避免了只读查询中的幻读，但是在像我们讨论的例子那样的读写事务中，幻读会导致特别棘手的写倾斜。...锁定后，它可检查重叠预订并像以前一样插入新预订。该表不是用来存储预订相关信息的，它完全就是一组锁，以防止同时修改同一房间和时间范围内的预订。
在第一部分中我们有提到一个例子，过滤器围绕输入体量通过一次移动一个单位进行卷积。过滤器移动的总量即步幅。步长通常以一个方法进行设置使输出量是一个整数，而不是一个分数。...因此，正如你所看到的那样，接受场正在以2个单位进行移动，同时输出量也会减少。注意如果我们试图将我们的步幅设置为3，那么其在间距和确保接受场适合的输入量两个方面会出现问题。...它需要一个过滤器（通常大小2x2）和一个相同的步幅长度，然后将其应用在过滤器卷积周边每一个分区的输入和输出的最大量处。...重要的一个这一层只在训练过程中使用，而不是在测试中。 网络层网络 网络层网络指的是一个使用1 x 1大小的过滤器的卷积层。...然后冻结所有其他层的权重，并正常训练网络（冻结层意味着在梯度下降/优化过程中能够不改变权重）。
在模式识别和深度学习中，特征向量代表一个对象，在著名的猫识别的例子中，表示是猫或者不是猫。要创建一个特征向量，像素强度值将被“展开”或“重塑”成每种颜色。...局部连接体现在卷积层上的神经元与前一层特征图中的固定区域的神经元连接，而不是和所有的神经元连接；权重共享是指同一个特征图中的神经元用一组相同的连接参数与前一层进行连接。...卷积计算过程 stride 和 padding 需要注意的是，计算过程中会有步长（stride）和补零填充（padding）两个参数。输出的特征图的大小可能会因这两个参数的取值不同而不同。...步长的取值为正整数；填充的选项为填充或者不填充，在代码中对应为“valid”或者“same”这两个选项。假设图片大小为 W×H，滤波器的大小为 F×F，步长记为 S。...当填充的选项为“valid”时，输出的特征图长宽分别如下两个公式所示： ? 当填充的选项为“same”时，输出的特征图长宽分别如下两个公式所示： ?
个最大池化层组成的神经网络，但其最后一层不会像分类器那样输出概率分布。...YOLO需要输入图像的像素为0和1，而不是0和255之间，所以我们必须以指定image_scale为1/255。不需要对输入图像进行任何其他预处理。...经过一系列的调试，结果发现层pool6上的填充（padding）错误。 这个pool6层与其他池层不同，因为它使用stride 1而不是stride 2.因此它需要不同类型的填充（padding）。...要更改层的填充方式，需要paddingPolicy在节点上设置属性。像这样： 默认情况下，填充设为.alignCentered而不是.alignTopLeft。...事实证明，在我以前的实现中，我已经将填充kernel的边缘设置为“clamp”而不是“zero”。使用''zero"，它会在图像的边缘（duh）加零填充，但是用"clamp"会复制边缘图像进行填充。
如果中没有文本Entry，则无论第一个参数传递什么值，新文本将始终插入小部件的开头。例如，像上面所做的那样，.insert()使用100作为第一个参数而不是进行调用0，将生成相同的输出。..."格式.get()与指定插入位置所用的格式相同： 如果你"World"在第二行中插入单词，请注意会发生什么情况： text_box.insert("2.0", "World") 而不是在第二行插入文本...你必须提供两个关键字参数x和y，它们为小部件的左上角指定x和y坐标。二者x并y以像素，而不是文本为单位测量。 请记住，原点（x和y均为0）是Frame或窗口的左上角。...两者padx和pady均以像素为单位，而非文本单位，因此将它们设置为相同的值将在两个方向上产生相同的填充量。...将btn_open和btn_save的sticky属性都设置为"ew"，这将迫使按钮在两个方向上水平扩展并填充整个框架。这样可以确保两个按钮的大小相同。
（和次序）相同，可以只在insert语句后面输入一次列名就可以（单个insert语句由多组值，每组值用一堆圆括号包含，用逗号隔开） PS:MYSQL用单条insert语句处理多个插入比使用多个insert...PS：delete不需要列名或者通配符，delete删除整行而不是整列，为了删除指定的列，可使用update语句（delete从表中删除行甚至表中所有行，但不删除表本身）； 如果想删除表中所有行，...可使用truncate table语句，它的执行效率比delete更快（truncate实际上是删除原来表并重新新建一个表，而不是逐行删除表中数据）。...更新和删除规则： ①除非确实打算更新或删除每一行，否则决不能使用不带where子句的update或delete语句； ②保证每个表都有主键，尽可能像where子句那样使用； ③对update和delete...语句使用where子句前，最好先select进行测试，保证过滤的数据是正确的； ④使用强制实施引用完整性的数据库（这样MySQL将不允许删除具有与其他表相关联的数据的行）。
这是一种减少开发人员工作量的抽象，所以不像我们在拥有主机和设备之前看到的那样，让这两个并行指针指向相同的数据，他们将有一个单一的分配，一个单一的指针，以某种方式可用于主机和设备代码，消除了对我们看到的那些显式内存副本的需要...我们使用 cuda.managed_empty，我们用我们的输入数组填充它，然后我们为输出创建一个缓冲区。...你再看右侧， 变到右侧，将A,B,C都改成用统一内存分配后，简单的填充了输入后，（就能跑kernel了），并没有Device上的A,B,C的分配过程了。...我们不会非常深入的去说Pinned Memory和相关代码，如同刚才的Unified Memory那样，我想指出的是通常的大框是，你只需要对A,B,C分配1次即可，然后填充A,B，就能直接启动kernel...需要指出并没有像Managed Memory那样的简单哈，需要大量的改动代码哈，我们研究3个GPU配置上的例子. *译者注：在64-bit和UVA的环境下，无需单独获得一次设备上的地址，可以直接用的。
\n”; } 如果不使用/s，那么上述模式将不能被匹配上，因为这两个字符不在同一行中。 符号^(脱字字符◆)表示在字符串的开头进行匹配，而符号$则表示在结尾◆。...绑定操作符(binding operator：=~) ），$likes_perl 将根据用户的输入而得到一个boolean 值。它有一些quick-and-ditry，因为输入 行很快就被丢弃了。...这段代码将读入一行，由右边的模式进行匹配，然后丢弃此输入◆。它没有使用$_。 ◆输入的字符不会自动存储在$_中，除非行输入操作（）单独出现在while 循环的条件判断部分。...每一个内存块内有 一段字符串，而非模式的一部分。 由于这些变量含有字符串，那它们是标量变量；在Perl 中,它们具有像$1, $2 这样的名字。变量个数同模式中括号对数的个 数是相同的。...但它们不仅是同一事物的两个不同名字；\4 是模式正在匹配是引 用的；而$4 是模式匹配完成后再引用的。想了解更多的关于backreferences 的信息，可参见perlre 的帮助手册。
结果可能取决于问题规模或作为输入提供的数据。 我们可以使用算法分析来解决这些问题中的一些问题。当它有效时，算法分析使我们可以比较算法而不必实现它们。...常数时间：如果运行时间不依赖于输入的大小，算法是“常数时间”。例如，如果你有一个n个元素的数组，并且使用下标运算符（[]）来访问其中一个元素，则此操作将执行相同数量的操作，而不管数组有多大。...增长级别是一组算法，其运行时间在同一个大 O 分类中；例如，所有线性算法都属于相同的增长级别，因为它们的运行时间为O(n)。...在这种情况下，“级别”是一个团体，像圆桌骑士的阶级，这是一群骑士，而不是一种排队方式。因此，你可以将线性算法的阶级设想为一组勇敢，仗义，特别有效的算法。...请注意，此方法是私有的，因为它仅在此类中使用；它不是List接口的一部分。 完成后，再次运行MyArrayListTest；testIndexOf，以及依赖于它的其他测试现在应该通过。
但是，主要区别是每个列都是单独存储的，而不是像A组中那样的列族（此语句忽略B组中的细粒度混合选项）。 接口：组A是作为NoSQL的一部分，并且通常不具有传统的SQL接口。 B组支持标准SQL接口。...A组系统可以将倾向于共同访问的属性放在同一列族中;这节省了由于列存储需要在许多不同位置从相同行找到不同属性而导致的搜索成本。导致区别的另一个原因是存储层实现，在下面解释。...我们可以找出它来自哪个列，因为来自同一列的所有值都是连续存储的。我们可以通过计算在同一列中有多少值来计算它来自哪一行。 id列中的第四个值匹配到与姓氏列中的第四个值相同的行以及电话列中的第四个值等。...原因是组A使用稀疏数据模型（不同的行可以定义非常不同的列集合）。为每个未定义的列存储NULL可能很快导致大多数数据库填充NULL。...因此，即使调用它们两个列存储有一些优点（它使得看起来像“列存储运动”是一个真正的热门），我们需要作出更大的努力，以避免将来这两组混淆。
现在想象你有2000个页面而不是两个页面，在这样一个网站快速地做大量修改几乎不可能。 Django通过用几个标签帮助你完全避免这样的情形。让我们写一个取名base.html的新模板。 ?...这个url标签是模板中与reverse函数作用一样的东西。像它的reverse一样，url可以接受args或者kwargs参数，这些是期望用于路由的其他变量。...需要注意的是过滤器用在双花括号中，而不是像使用标签那样的{%语法。 一个非常常见的过滤器是date过滤器。当你在上下文中传递Python的时间实例，你可用date过滤器来控制时间的格式。...如果你创建一个表格（下一篇文章我们会学习到）并且有一个文本区域用户可以输入新行，如果当渲染用户数据时你想显示那些新行，linebreaks过滤器会非常有用。HTML默认不会显示换行的字符。...简单的定制标签的编写和定制过滤器非常的相似。这里代码比语言描述的更好。 ? 我们可以加载这个定制标签，并且像其他内建标签一样用我们标签。 ?
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