QQ图片20180204220437.jpg 钻石永恒（2016） Web Demo 这是在TensorFlow中探索组合模式生成网络的系列文章中的第一篇，我在github回购上做了一些代码供参考。...如果我们仅少量地修改z，因为网络是一个连续函数，输出图像改变的幅度也不会大，所以我们也可以想像，通过一个潜在的矢量z逐渐从z1移动到z2，如何在相同的潜在空间里将一幅图像慢慢演变成另一幅图像。...为了生成图像，我们需要生成一个包含8个数字的随机的潜在向量 zzzz z1 = sampler.generate_z() 之后，我们可以通过 z 到生成器函数中来查看输出图像。...穿越潜在空间 让我们在相同的潜在空间中生成另一个随机图像 2z2 = sampler.generate_z() sampler.show_image(sampler.generate(z2)) 输出...如果我们小步小步地从 z1移动到z2，并且在每一步都能生成图像，我们可以看到被 z1 定义的图像是如何逐渐演变成 z2图像的。我创建了一个方法，通过创建一个.gif文件来做到这一点。
（2）主成分分析的原理 主成分分析的本质是坐标的旋转变换，将原始的n个变量进行重新的线性组合，生成n个新的变量，他们之间互不相关，称为n个“成分”。...e1 x2 = 0.94 * z1 – 0.01 * z2 + e2 x3 = 0.13* z1 + 0.98 * z2 + e3 x4 = 0.84 * z1 + 0.42...同时，我们也可以将公因子z1、z2表示成原始变量的线性组合，用于后续分析。 （二）使用条件： （1）样本量足够大。通常要求样本量是变量数目的5倍以上，且大于100例。...（3）生成的公因子要有实际的意义，必要时可通过因子旋转（坐标变化）来达到。 三、主成分分析和因子分析的联系与区别 联系：两者都是降维和信息浓缩的方法。...同时会输出一个因子系数表格： 图片 由上图，我们可以写出公因子的表达式（用F1、F2代表两个公因子，Z1~Z10分别代表原始变量）： F1 = -0.16*Z1+0.161*Z2+0.145
:s/string1/string2/ 和 ^string1^string2^ 表示同样的意思 g #用于全局替换，如 !!.../a{m,n/{1..3},o}x [root@centos7 tmp]# find . -type d . ./amx ./an ./an/1x ./an/2x ./an/3x ....bash使用一个称为进程替换的功能来弥补这些不足，进程替换实际上是命令替换和管道的组合，和命令替换类似，bash运行一个命令，但令其运行于后台而不再等待其完成。...可以执行如下两个命令试对比命令替换和进程替换的区别： #sleep命令结束后才输出 echo $(ls;sleep 3) #输出先于sleep执行结束 cat <(ls;sleep 3) 脚本举例： #.../bin/bash #定义C段地址数组 c=(1 2 3 4 5) #测试连通性函数 function ping_ip() { ping -c3 10.0.$i.
echo {W..Z} W X Y Z 这种序列生成可以组合以及连用： $ echo a{0..4} a0 a1 a2 a3 a4 $ echo b{0..4}c b0c b1c b2c b3c b4c...$ echo {1..3}{A..C} 1A 1B 1C 2A 2B 2C 3A 3B 3C 如果你想使用变量来定义序列，你需要使用eval命令来创建序列： $ start=4 $ end=9 $...$end} 4 5 6 7 8 9 而且可以使用,实现序列的增补： $ echo {{1..3},{a..c}} 1 2 3 a b c 循环♻️ 循环是Bash语言中最重要的编程结构之一。...让我们运行这个脚本来找出答案： $ bash hello.sh Hello Hello Hello 函数与整个bash脚本共享许多行为，包括它们如何处理参数。通常的bash脚本参数如1、2和 #!...可组合性是将小程序串在一起创建新程序的概念。 Unix中可组合性的概念最好通过使用用于创建程序管道的管道操作符（|）来说明。
Emitting 1 1 Emitting 2 2 Done 5.流构建器 先前示例中的 flow { ... } 构建器是最基础的一个。...因此，从流中打印从 1 到 3 的数字的示例可以写成： (1..3).asFlow().collect { value -> println(value) } 6.过渡流操作符map和filter suspend...如果改成delay(50)就会全部输出 14.组合多个流 Zip 和 Combine val nums = (1..3).asFlow() // 数字 1..3 val strs = flowOf("one...1: First at 152 ms from start 2: First at 246 ms from start 3: First at 347 ms from start 1: Second...1: First at 142 ms from start 2: First at 322 ms from start 3: First at 425 ms from start 3: Second
在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型 这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层，两个输入和输出。 输入为 x1 和 x2。 两个权重乘以各自的权重 w1 和 w2。...然后将偏差添加到总和中，并将其称为 z1。 z1 = x1 * w1 + x2 * w2 +b1 然后应用sigmoid的公式。 隐藏层的输出将成为其右侧下一层的输入。...而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。 乘以各自的权重w3 和w4。然后将偏差添加到总和中，并将其称为z2。 然后应用sigmoid的公式。此层的输出将是 然后，我们转到下一层。...（输出来自 H1。我们称之为 z1。输出来自 H2，我们称之为 z2。它们进入O1。权重像以前一样乘以相应的输入。 并且，我们选择sigmoid激活函数。...因此，O1 的输出为 这里，y1 = z1 * W5 + z2 * W6 + B1 同样，对于O2 的输出，我们再次考虑sigmoid激活函数。 我们将此过程称为前向传播，因为我们总是从左到右。
Alice和 Bob的本地输出都会是 z:[b'0.000000'], 而不会拿到正确的结果。...在此案例中，这里的输入，就对接上一节所述的"隐私输入"的输出结果。 计算步骤： 1.P2 本地生成一组随机数A,B,C，且满足 C = A*B。...输出：P0,P1 分别持有 Z = X * Y的秘密分享值 Z0,Z1。 我们可以看到，从输入到计算再到输出，整个过程中，没有泄漏任何隐私数据。...关于 Multiply 算子 Multiply 算子中输入，输出部分没有变化，主要是计算步骤中的第1步与第2步有些许变化，以减少通信量。这里也只描述这两步，其余与前文相同。...小结 安全性是隐私 AI框架的根本，在本篇文章中，我们结合隐私数据输入的处理和密文上乘法的实现，介绍了“随机数” 形式的密文是如何在多方之间流动，同时“神奇”的仍能保证计算逻辑的正确性的。
然后将偏差添加到总和中，并将其称为 z1。z1 = x1 * w1 + x2 * w2 +b1然后应用sigmoid的公式。隐藏层的输出将成为其右侧下一层的输入。...而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。乘以各自的权重w3 和w4。然后将偏差添加到总和中，并将其称为z2。然后应用sigmoid的公式。此层的输出将是然后，我们转到下一层。（输出来自 H1。...我们称之为 z1。输出来自 H2，我们称之为 z2。它们进入O1。权重像以前一样乘以相应的输入。并且，我们选择sigmoid激活函数。...因此，O1 的输出为这里，y1 = z1 * W5 + z2 * W6 + B1同样，对于O2 的输出，我们再次考虑sigmoid激活函数。我们将此过程称为前向传播，因为我们总是从左到右。...单元体将所有输入信号求和以生成输出。当总和达到阈值时通过轴突输出。突触是神经元相互作用的一个点。它将电化学信号传输到另一个神经元。x1，x2 .... xn是输入变量。
Problem 50 Truth tables 真值表 在前面的练习中，我们使用简单的逻辑门和多个逻辑门的组合。这些电路是组合电路的例子。组合意味着电路的输出只是其输入的函数（在数学意义上）。...真值表的每一行列出一个输入组合，因此总是有2n行。输出列显示每个输入值的输出应该是什么。 ? 上述真值表适用于三输入一输出函数。它为8个可能的输入组合中的每一个都有8行，以及一个输出列。...//Module Declaration module top_module ( input x, input y, output z ); wire z1, z2, z3,...z4; assign z1 = (x^y) & x; assign z2 = x ^~ y; assign z3 = (x^y) & x; assign z4 = x ^~ y; assign z...= (z1 | z2) ^ (z2 & z3); endmodule
seq 3 | shuf 输出内容为， 1 3 2 标准输入显式作为文件 在命令行执行以下指令， seq 3 | shuf - 输出内容如下， 3 1 2 我们可以看到上述两种方式。...变量中存储了一个列表。 当然了，生成列表也可以用 bash 内置的方式。...shuf -e {1..3} 输出内容如下， 1 2 3 bash 的一些其他玩法， shuf -e $( seq 3 ) 本质上与命令符、管道、重定向，或文件内容读取原理是一致的。...先举一个例子， shuf -i 1-3 输出内容如下， 2 3 1 一些高级选项 下面列出的这些高级选项，在 bash 脚本编程中可能会很有用。...举例如下： seq 3 | tr '\n' '\0' | shuf -z 输出内容如下： 213 如果没有shuffle，bash随机函数长什么样？
在批处理编程中，可以根据一定条件生成命令字符串，用call可以执行该字符串，见例子。...另外，批脚本文本参数参照(%0、%1、等等)已如下改变: 批脚本里的 %* 指出所有的参数(如 %1 %2 %3 %4 %5 ...) 批参数(%n)的替代已被增强。...- 扩充的路径指含有短名 %~a1 - 将 %1 扩充到文件属性 %~t1 - 将 %1 扩充到文件的日期/时间 %~z1...如果环境变量名未被定义，或者没有找到文件，此组合键会扩充到空字符串可以组合修定符来取得多重结果: %~dp1 - 只将 %1 扩展到驱动器号和路径 %~nx1...%~ftza1 - 将 %1 扩展到类似 DIR 的输出行。 在上面的例子中，%1 和 PATH 可以被其他有效数值替换。%~ 语法被一个有效参数号码终止。
---- 3 CORDIC 算法之线性系统及其数学应用 3.1 CORDIC 算法之线性系统 线性系统下的坐标系如下所示，基本推导过程和旋转坐标系类似，就不在多述。 ? ...在线性系统中， 第 i次的旋转角度为 ? 这里初始化迭代的顺序号由 1 起始而不是由 0 起始， 从而 ? 计算 y=xz 可如式(3.114 ) 所示。 ? ...式 （3.114) 中， 将 z 分解为一系列的2-i 的组合， 即: ? 其中di∈{+1， -1} 结合式 （3.114 ) 和 （3.115 ) 可得出图 3.83 所示的迭代过程。...式 （3.115 )也进一步表明， 只有当|z|≤1 时， 才可以表示为一系列的2-i（i=1,2,…,） 的线性组合； 也证明了为什么迭代顺序号由 1 开始而不是由 0 开始。...图中x1= 100 , z1 =-1:0.1:1 ， 即 z1起始值为-1，步进为 0.1，终止值为 1。 ?
7 function: cordic_hr MATLAB 代码 3-8 function: cordic_hr_it 结果 网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析...类似于圆周系统下的分析方法， 将θ 分解为一系列的θi的线性组合， 其中: ? 式中di∈{-1, +1}。由于tanh-12-i=∞，故 i 从 1 开始。...在旋转模式下， 可求取双曲正弦函数和双曲余弦函数， 进而可求取 e 指 数， 如 图 3 . 8 9 所 示。 据 此， 可 得 MATLAB下的仿真结果如3.90 所示。 ? ? ...y1 = 0； z1=π/4 ；（cosh(z1=π/4)/sinh(z1=π/4)） 经过100次迭代计算后，得到的xn 和yn分别为coshθ和sinhθ。 ?...α=5 x1=6；（本程序中，表示x1cosh/x1sinh，因为程序中已经进行了相关的计算） y1 = 4； z1=0 ；（cosh(z1=π/4)/sinh(z1=π/4)） 经过1000次迭代计算后
p=19936最近我们被客户要求撰写关于人工神经网络ANN的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层，两个输入和输出。...输入为 x1 和 x2。两个权重乘以各自的权重 w1 和 w2。然后将偏差添加到总和中，并将其称为 z1。z1 = x1 * w1 + x2 * w2 +b1然后应用sigmoid的公式。...但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。乘以各自的权重w3 和w4。然后将偏差添加到总和中，并将其称为z2。然后应用sigmoid的公式。...此层的输出将是然后，我们转到下一层。（输出来自 H1。我们称之为 z1。输出来自 H2，我们称之为 z2。它们进入O1。权重像以前一样乘以相应的输入。并且，我们选择sigmoid激活函数。...因此，O1 的输出为这里，y1 = z1 * W5 + z2 * W6 + B1同样，对于O2 的输出，我们再次考虑sigmoid激活函数。我们将此过程称为前向传播，因为我们总是从左到右。
执行额外的去表面处理和裁剪程序以确保图像数据中的患者隐私。具体来说，我们屏蔽或剪切面部区域，然后裁剪图像数据以仅包含脑壳区域。...，10：Acom，11：R-ACA，12：L-ACA，15：3rd-A2 对于二进制分割任务，通过组合多类标签提供单独的二进制容器标签——0：背景，1：CoW血管 评价指标：体积指标：Dice系数和CoW...src_array[z1:z2, y1:y2, x1:x2] roi_src = sitk.GetImageFromArray(roi_src_array) roi_src.SetSpacing...) mutil_array_vessels[z1:z2, y1:y2, x1:x2] = roi_mutil_array[:, :, :] mutil_array_vessels[mutil_array_vessels...src_array[z1:z2, y1:y2, x1:x2] roi_src = sitk.GetImageFromArray(roi_src_array) roi_src.SetSpacing
[root@znix 20170118]# echo oldboy{1..3}.txt oldboy1.txt oldboy2.txt oldboy3.txt [root@znix 20170118]...Y Z 生成按规则序列{开始..结束..间隔} [root@znix ~]# echo {1..10..3} 1 4 7 10 备份一个文件的时候使用 [root@znix ~]# cp oldboy.txt...1） vim中强制 2） 取反 find awk 3） 表示使用你用过的命令 使用历史命令 ！可以看历史命令 history 命令 !...2、正则表达式用来的文件中找内容、文本。 2.5 基础正则表达式 2.5.1 环境准备 cat -A 在每一行最后加上一个$符号。..."[a-z]" oldboy.txt 找到文本中的大写和小写字母。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda DeepCoder 是一个好名字，在今年的 ICLR 会议上，剑桥大学和微软就曾提出过一种 DeepCoder，可以组合其它程序代码来生成新程序，参阅机器之心的文章...《学界 | 剑桥与微软提交 ICLR 2017 论文提出 DeepCoder：组合其它程序代码生成新程序》。...，(2) 多个有序输出的分类。...图 1：我们提出的 2 层 DeepCoder：输入是面部图像，输出是重建的面部图像和 AU 强度水平。...图 3：FERA2015：(a) MSE 重建误差，(b) VO-GPAE 的 NLPD，(c) 每个数据点估计的变分下限，(d) AU 强度估计的 ICC，和恢复的隐空间：Z0 (e) 和 Z1 (f
其中s是一个初始状态，t ≥ 1是ThinkNet的时间步长，M([z1; ...; zt−1])是任意的混合函数（可以是静态函数或者是可训练的神经网络），该混合函数将之前所有的输出组合成一个新的状态。...在t=0时，网络以状态s(0)进行初始化。在 t > 0时，混合函数M根据之前的时间步长t、t-1、……、1生成的所有输出来计算下一个状态s(t+1)。最终，在流程的最后计算损失L。...概念上，任何问题都可以通过这个框架来解决，正如：人们在再次解决问题时会学会对以前所有的答案（z1, z2, . . . , zt−1）进行推理（为此，我们训练了自己的“混合函数”M）。...等式 2中的“差异和”项有一个有趣的属性，它是可伸缩的，除了第一项和最后一项，其它项都可相互抵消，结果变成L(TN(F, ., ., T )) − L(TN(F, ., ., 1))。...自然地，该模型可以自由地学习操纵其输入以便在某个时刻生成很高的损失，以减少它并得到一个很大的delta。这可以通过将所有迭代中的最大损失作为等式 2的附加项来防止。 ?
翻转过程在自由基和三取代的N、P体系中很常见。以氨气分子的翻转为例，三个H原子构成一个平面，翻转过程可以看成是N原子到此平面的距离不断变化的过程： ?...借助这个特性，我们也可以先随意给定NSteps和StepSize的值，提交Gaussian作业后马上kill掉进程，这样也可以在输出文件中找到初始结构下GIC的值。...在得到Dist数值之后，我们就可以设置扫描步数和步长为： NSteps=20,StepSize=-0.07363 计算完毕后，用GaussView打开输出文件，可以看到氨气分子结构随扫描过程的变化及势能曲线...Y1=Y(2) Z1=Z(2) X2=X(23) Y2=Y(23) Z2=Z(23) X3=X(13) Y3=Y(13) Z3=Z(13) X4=X(1) Y4=Y(1) Z4=Z(1) NA=(Y2...Y1=Y(2) Z1=Z(2) X2=X(23) Y2=Y(23) Z2=Z(23) X3=X(13) Y3=Y(13) Z3=Z(13) X4=X(1) Y4=Y(1) Z4=Z(1) NA=(Y2
总的来说，爱奇艺的排序模块有这些特点： （1）模型结构复杂； （2）输入特征的维度很高； （3）迭代速度快； （4）具有大规模视频语料库； （5）分布式的文件存储和计算系统。...样本 x 的 n 维输入特征表示为 Zn 或 (z1…zn)。z 表示单个特征组合，推理模型表示为 f。线性回归模型 g ∈ G 等可解释的模型经过训练后用于执行单个案例的特征重要度分析。...设有 100 个特征 (z1…z100) 的一个输入样本 x，f(x) 是 x 的推理结果。 LIME 首先会自动生成数千个不同的特征组合（比如 z1…z99、z2…z100）。...然后对于每个特征组合，LIME 根据这个组合内部的特征（同时掩盖其它所有特征）计算该推理模型 f 的预测结果。为了说明清楚，使用特征组合 z1…z99 时，表示 z100 被 0 掩码掩盖。...给定每个特征组合 z 和对应的预测结果 f(z)，LIME 会计算 z 和 x 的距离并将其作为 z 的权重，然后会训练一个可解释的模型（以线性回归模型为例）g 将 z 映射到 f(z) 和 f(x)
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