在理解tf.where方面有问题_在MVC方面有问题_在java动画方面有问题 - 腾讯云开发者社区

CSDN@AXYZdong 文章目录前言一、问题描述二、问题解决总结软件版本：Quartus II 9.0 高版本软件processing里面没有simulator tool 【Quartus...II】关于processing里面没有simulator tool的问题(高版本) 前言疫情期间，电子课程设计这门课程，线上上课，要求设计好原理图后在 Quartus II 上面仿真。...编译、综合分析完成后，开始波形仿真，完了之后呢，输出的波形只在simulation report（波形仿真报告文件）里面有，.vwf 文件里面只有自己设置的输入波形。...二、问题解决百度一条一条的搜，发现相似的问题，看了无数个问题，尝试了无数个网友给出的方法。最终下面这种方法亲测有效！！！...我也是刚刚解决这个问题，完了之后就立即把解决方法分享给遇到这个问题的小伙伴们。

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在maven项目中解决第三方jar包依赖的问题

在maven项目中,对于那些在maven仓库中不存在的第三方jar,依赖解决通常有如下解决方法: 方法1：直接将jar包拷贝到项目指定目录下,然后在pom文件中指定依赖类型为system,如: 1 **/my-jar.jar 7 8 9 这个方法在解决单个项目依赖是可以的...但是，如果项目中存在多个模块,且在多个模块中都需要依赖指定的第三方jar包，那在不同的模块中都进行这样的配置有失妥当,jar包要来回拷贝多次。...方法2：新建一个maven模块项目，专门使用这个项目来解决依赖第三方jar包的问题（前提：需要把依赖的第三方jar包install到本地仓库）例如： (1)新建 xxx-3rd模块,用于配置所要依赖的第三方...(2)在其他需要依赖第三方jar包的模块中引入对xxx-3rd模块的依赖,这样根据maven传递依赖的特性，就可以很好地解决在多个模块中同时依赖第三方jar包的问题。

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直观理解为什么分类问题用交叉熵损失而不用均方误差损失?

交叉熵损失与均方误差损失常规分类网络最后的softmax层如下图所示，传统机器学习方法以此类比， ?...image.png 分类问题中，对于类别之间的相关性，我们缺乏先验。...虽然我们知道，与“狗”相比，“猫”和“老虎”之间的相似度更高，但是这种关系在样本标记之初是难以量化的，所以label都是one hot。...在这个前提下，均方误差损失可能会给出错误的指示，比如猫、老虎、狗的3分类问题，label为 ([1, 0, 0]) ，在均方误差看来，预测为 ([0.8, 0.1, 0.1]) 要比 ([0.8, 0.15...image.png image.png 综上，对分类问题而言，无论从损失函数角度还是softmax反向传播角度，交叉熵都比均方误差要好。

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tensorflow中损失函数的用法

这个新的输出可以理解为经过神经网络的推导，一个样例为不同类别的概率分别是多大。这样就把神经网络的输出也变成了一个概率分布，从而可以通过交叉熵来计算预测的概率分布和真实答案之间的距离了。...在只有一个正确答案的分类问题中，tensorflow提供了tf.nn_space_softmax_cross_entropy_with_lofits函数进一步加速计算过程。...解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。对于回归问题，最常用的损失函数是均方误差(MSE，mean squared erroe)。...因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等，所以使用前文介绍的均方误差损失函数就不能够很好的最大化销售利润。...注意，tf.where函数判断和选择都是在元素级别进行，以下代码展示了tf.where函数和tf.greater函数的用法。

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我在调用第三方和为第三方提供接口时的流程及常见问题的解决方案

最近在忙和第三方厂商的接口对接，正好趁热打铁，梳理下我在调用第三方和为第三方提供接口时的流程及常见问题的解决方案，事不宜迟，我们直接开始！...确定接口文档在和第三方沟通确定开发方案和大体思路后就可以开始出接口文档了。...接口返回404 404指接口未找到，有可能接口名搞错了或者他们把这个服务下掉了，也有可能三方的网关最新的配置未更新，这个问题需要和三方对接人员确认。...接口返回500 大概率是对方接口里或者数据上的bug，也是需要和三方对接人员确认。接口时好时坏多是对方网络问题，或者三方平台在重启服务，这个问题也是要反馈给他们处理的。...接口返回为空三方网络问题导致接口不可用，注意要处理这种情况导致的空接口问题，应在接口中增加初始化及判空处理，不然定时任务会将报错塞满你的日志。

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Elasticsearch地理坐标类型(Geo-point)在Spring Data ES中的常见使用问题整理解答

下文整理的几个问答，本人在实际应用中亲身经历或解决过的，主要涉及Elasticsearch地理坐标类型(Geo-point)在Java应用中的一些特殊使用场景，核心依赖如下： <dependency...在GeoDistance类中定义了相关的计算方法，参考如下: ?

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【tensorflow2.0】张量的结构操作

如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用tf.where，tf.scatter_nd。...如果要通过修改张量的部分元素值得到新的张量，可以使用tf.where和tf.scatter_nd。 tf.where可以理解为if的张量版本，此外它还可以用于找到满足条件的所有元素的位置坐标。...# 找到张量中小于0的元素,将其换成np.nan得到新的张量 # tf.where和np.where作用类似，可以理解为if的张量版本 c = tf.constant([[-1,1,-1],[2,2...[29 224]] [[179 219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]]] 如果张量在某个维度上只有一个元素...179 219] [153 209] [111 215]] [[39 7] [138 129] [59 205]]] d = tf.expand_dims(s,axis=0) #在第

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神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）

主流的loss计算方法： a) mse(Mean Squared Erros) b) 自定义 c) ce（Cross Entropy）（交叉熵） (2)均方误差 mse：MSE(y_, y)loss_mse...自定义损失函数 y：标准答案数据集的； y_：预测答案计算出的损失和loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y, y_), COSE(y - y_), PROFIT...tf.clip_by_value(y, 1e-12, 1.0))) y小于1e-12时值为1e-12(防止出现log0的错误)；大于1.0 为1.0（这是因为输入的数均满足概率分布，应该在0-1之间，不可能大于1）在实际操作中...)y = tf.matmul(x, w1) # 计算出的# 2定义损失函数及反向传播方法# 定义损失函数是的预测少了的损失大，于是模型应该偏向多的方向预测loss = tf.reduce_sum(tf.where

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TF-char5-TF2高级操作

合并与分割合并将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种：拼接concatenate和堆叠stack。...tf.constant([1,2,3,4,5]) b = tf.constant([9,8,7]) b = tf.pad(b, [[6,0]]) # 填充 tf.stack([a,b], axis=0) 在NLP...上面问题的解决 tf.gather_nd(x, [[1,1], [2,2], [3,3]]) tf.boolean_mask 通过掩码的方式来获取数据采样；掩码的长度必须和对应维度的长度一致 x = tf.random.uniform...tf.where 通过tf.where(cond, a, b)操作可以根据cond条件的真假从a 或 b 中读取数据当a=b=None即 a,b 参数不指定时，``tf.where会返回cond张量中所有...用于回归模型训练与测试 CIFAR10/100 真实图片数据集，用于图片分类任务 MNIST/Fashion_MNIST 手写数字图片数据集，用于图片分类任务 IMDB 情感分类任务数据集数据处理过程在TF

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Focal Loss 论文理解及公式推导

原文：Focal Loss 论文理解及公式推导 - AIUAI 题目: Focal Loss for Dense Object Detection - ICCV2017 作者: Tsung-Yi,... 论文发现，密集检测器训练过程中，所遇到的极端前景背景类别不均衡(extreme foreground-background class imbalance)是核心原因....Loss，通过修改标准的交叉熵损失函数，降低对能够很好分类样本的权重(down-weights the loss assigned to well-classified examples)，解决类别不均衡问题...Focal Loss 关注于在 hard samples 的稀疏子集进行训练，并避免在训练过程中大量的简单负样本淹没检测器....y_pred) # Calculate alpha_t alpha_factor = K.ones_like(y_true)*alpha alpha_t = tf.where

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如何正确的理解RPN网络的train和test

2、RPN网络在train中的作用是什么？ 3、RPN网络在test中的作用是什么？其实这些我们如果不看源码都很难真正理解！.../lib/networks/VGGnet_train.py #========= RPN ============ #以下代码的先后顺序我调整了一下，便于理解 (self.feed('conv5_...rpn_bbox_inside_weights, rpn_bbox_outside_weights rpn_labels 是 [1,1,A*height,width],如果把它reshape成[1,A,height,width]会更好理解...tf.reshape(self.net.get_output('rpn-data')[0],[-1]) rpn_cls_score = tf.reshape(tf.gather(rpn_cls_score,tf.where...(tf.not_equal(rpn_label,-1))),[-1,2]) rpn_label = tf.reshape(tf.gather(rpn_label,tf.where(tf.not_equal

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教程 | 预测电影偏好？如何利用自编码器实现协同过滤方法

协同过滤技术的基本假设是，如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见，那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。...具有输出 x' 的训练包括应用随机梯度下降以最小化预定损失，例如均方误差： ? 深度自编码器简单自动编码器的扩展版是 Deep Autoencoder（图 2）。...对于关于这个主题的进一步问题，你可以去我的 GitHub 页面（https://github.com/artem-oppermann/Deep-Autoencoders-For-Collaborative-Filtering...在构造器中，内核初始化器设置了权重和偏差。下一步，网络中的所有权重和偏差都会被初始化。权重是遵从正态分布的，平均值为 0.0，方差为 0.02，而偏差在开始时都设置为 0.0。...请注意，该方法会返回一个均方根误差（RMSE）而不是均方误差（MSE），以测得更好的精度。

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教程 | 预测电影偏好？如何利用自编码器实现协同过滤方法

协同过滤技术的基本假设是，如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见，那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。...具有输出 x' 的训练包括应用随机梯度下降以最小化预定损失，例如均方误差： ? 深度自编码器简单自动编码器的扩展版是 Deep Autoencoder（图 2）。...对于关于这个主题的进一步问题，你可以去我的 GitHub 页面（https://github.com/artem-oppermann/Deep-Autoencoders-For-Collaborative-Filtering...请注意，该方法会返回一个均方根误差（RMSE）而不是均方误差（MSE），以测得更好的精度。..._inference(x) mask=tf.where(tf.equal(x,0.0), tf.zeros_like(x), x) # indices of zero values in

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TensorFlow2.X学习笔记(3)--TensorFlow低阶API之张量

如果要通过修改张量的某些元素得到新的张量，可以使用tf.where，tf.scatter_nd。...和np.where作用类似，可以理解为if的张量版本 c = tf.constant([[-1,1,-1],[2,2,-2],[3,-3,3]],dtype=tf.float32) d = tf.where...(c<0,tf.fill(c.shape,np.nan),c) #如果where只有一个参数，将返回所有满足条件的位置坐标 indices = tf.where(c<0) #将张量的第[0,0]和[...2、如果两个张量在某个维度上的长度是相同的，或者其中一个张量在该维度上的长度为1，那么我们就说这两个张量在该维度上是相容的。 3、如果两个张量在所有维度上都是相容的，它们就能使用广播。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。

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TensorFlow-实战Google深度学习框架笔记（上）

除了使用默认的计算图，可以使用tf.Graph函数来生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算不会共享在TensorFlow程序中，所有数据都通过张量的形式表示，张量可以简单的理解为多维数组，而张量在...设置为True时，日志中将会记录每个节点被安排在哪个设备上以方便调试使用神经网络解决分类问题主要分为以下4个步骤：提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出...cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y) y表示原始神经网路输出结果，y_给出了标准答案对于回归问题最常用的损失函数是均方误差...(MSE)，即方差取均值 TensorFlow支持为： mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) tf.greater和tf.where可以用来实现选择操作。...该算法在每一轮迭代中随机优化某一条训练数据上的损失函数，当然这样可以进行加速，但是存在更大的不能得到最优解的问题为了折中这两种算法，可以每次计算一小部分训练数据的损失函数，这一小部分称之为一个batch

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Tensorflow简单CNN实现详解

设置num_threads的值大于1,使用多个线程在tensor_list中读取文件,这样保证了同一时刻只在一个文件中进行读取操作(但是读取速度依然优于单线程),而不是之前的同时读取多个文件,这种方案的优点是...默认返回一个和读取tensor_list数据和类型一个tensor列表. tf.where tf.where(condition, x=None, y=None, name=None) 功能：若x,y都为...None，返回condition值为True的坐标; 若x,y都不为None，返回condition值为True的坐标在x内的值，condition值为False的坐标在y内的值输入：condition...很明显label_batch的行数比picture_num小得多，这时候如果我们直接使用tf.equal函数会出现维度不匹配的问题，使用map_fn主要是将定义的函数运用到后面集合中每个元素中。...(tf.equal(b, l))[0][0], a1, dtype=tf.int64) c = tf.where(tf.equal(a, b))[0][0] # c = tf.where(tf.equal

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如何用 TensorFlow 生成令人惊艳的分形图案

今天来介绍一个小项目：在 TensorFlow 中生成分形图案。...tf.zeros_like(xs, tf.float32)) with tf.Session(): tf.global_variables_initializer().run() zs_ = tf.where...每次计算使用 tf.where 只对还未发散的值进行计算。结合 ns 和 zs_就可以计算颜色，得到经典的 Mandelbrot 图像。...在 Mandelbrot 集合中，有很多地方图案比较奇特，如下图中的 9 个位置。 ?...如果代码有什么问题可以直接发在评论里或者在 Github 上提出 issue：）

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Tensorflow入门教程（三十四）——常用两类图像分割损失函数

(labels=Y_gt, logits=logits) loss = tf.reduce_mean(loss) return loss 2、Dice loss Dice loss 是在Ｖ-net...intersection / denominator) return loss 3、Tversky loss Tversky loss是Dice loss的一般表达式，Tversky loss在假阳性...复现代码如下： def binary_focalloss(Y_pred, Y_gt, alpha=0.25, gamma=2.): epsilon = 1.e-5 pt_1 = tf.where...Fully Automated Whole-volume Segmentation of Head and Neck Anatomy》中提出了Dice loss + Focal loss来处理小器官的分割问题...如果碰到任何问题，随时留言，我会尽量去回答的。

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TensorFlow2.X学习笔记(7)--TensorFlow中阶API之losses、metrics、optimizers、callbacks

., alpha=.25): def focal_loss_fixed(y_true, y_pred): pt_1 = tf.where(tf.equal(y_true, 1)..., y_pred, tf.ones_like(y_pred)) pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred, tf.zeros_like(y_pred...(tf.equal(y_true, 1), y_pred, tf.ones_like(y_pred)) pt_0 = tf.where(tf.equal(y_true, 0), y_pred...SparseTopKCategoricalAccuracy (稀疏多分类TopK准确率，要求y_true(label)为序号编码形式) Mean (平均值) Sum (求和) 2、自定义评估指标 KS指标适合二分类问题...四、回调函数callbacks tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个

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MTCNN算法与代码理解—人脸检测和人脸对齐联合学习

MTCNN_face_detection_alignment/index.html 论文：https://arxiv.org/abs/1604.02878 代码：官方matlab版、C++ caffe版第三方训练代码...下面为MTCNN中级联的3个网络（P-Net、R-Net、O-Net），可以看到它们的网络层数逐渐加深，输入图像的尺寸（感受野）在逐渐变大12→24→48，最终输出的特征维数也在增加32→128→256...#label=-1 --> label=0net_factory #pos -> 1, neg -> 0, others -> 0 label_filter_invalid = tf.where...ones_index = tf.ones_like(label,dtype=tf.float32) # keep pos and part examples valid_inds = tf.where...Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 官方matlab code 第三方tensorflow

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波形只在simulation report里面有的问题

在maven项目中解决第三方jar包依赖的问题

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