本文尝试用卷积神经网络对图像分类问题进行建模。我遇到了一个关于Github的代码,在这个代码中,我无法理解在训练循环中计算损失的下面一行的含义。
我忽略了大部分细节,只放置了相关代码-
for batch_idx, (data, target) in enumerate(final_train_loader):
loss = criterion(output,target)
#Idea behind the below line
train_loss = train_loss + ((1 / (batch_idx + 1)) * (loss.data - tra
我有一个图像的背景是2000px的宽度。它是通过以下方式准备的:内容的中心是1000px,在更高分辨率的显示器中,左边和右边的边距是额外的500px。
我希望它以每一个分辨率为中心。
当我尝试用它来做bg {background:url(bg.jpg) no-repeat center top fixed; }图像时,图像居中正确,但它显然不能滚动。
所以我用scroll:bg {background:url(bg.jpg) no-repeat center top scroll; }替换了fixed,但图像没有居中-它从左上角开始显示,所以在较小的分辨率下,你可以看到左边距,这应该是不可见的
我正在测试我对Haskell ()中布局解析功能的理解。
我能理解:
由于良好的对齐性,测试用例1将通过。
测试用例2将失败,因为"in a+ b“在模块级别被视为一个新项。
然而,我不明白为什么测试用例3会被正确地解析。那么,问题是:
为什么要正确解析测试用例3?解析函数L(参见)的LHS中的哪种模式与测试用例3匹配?
-- test case 1
f_1 = let a = 1
b = 2
in a + b
-- test case 2
f_2 = let a = 1
b = 2
in a + b
-- tes
我已经编写了一个javascript方法,用于在单击图像时更改suggestbox的值。
function startDestinationF(a) {
var startDestination = document.getElementById('startDestination');
startDestination.selectedIndex = (a);}
现在我必须编写一个jasmine测试用例来检查这个方法是否真的有效,但我并没有真正理解它。
我试过了:
describe("Change onclick the value of the drop down
我正在尝试用我在另一个图像上的图像在Windows10实时磁贴上重新创建通知队列的上滑部分动画。下面我有一个“上滑式”故事板working...but它是不一样的。
当活瓷砖滑过第一层时,它的高度是否真的在增长?
我不能“看到/理解”它在做什么。
public static async Task SlideUp(FrameworkElement element, double duration, int to = 0)
{
var tempTransform = new TranslateTransform();
element.RenderTransf
我有一个按钮,通过ID在元素上创建一个划痕垫。($("#test").wScratchPad({optionshere});
它工作得很好,但是我想点击这个按钮并生成一个新的按钮。(在图像上随机生成数字)
但是,我试过:
1. Using $("#test").wScratchPad("destroy");
2. Using $("#test").wScratchPad("clear");
3. Using $("#test").wScratchPad("reset