该data-ride=”carousel”属性用于将轮播标记为在页面加载时开始动画。它不能与同一轮播的（冗余和不必要的）显式 JavaScript 初始化结合使用。...姓名 类型 默认 描述 间隔 数字 5000 自动循环项目之间的延迟时间。如果为 false，carousel 将不会自动循环。...暂停 字符串 空值 “徘徊” 如果设置为”hover”，则暂停旋转木马mouseenter的循环并恢复旋转木马的循环mouseleave。如果设置为null，则将鼠标悬停在轮播上不会暂停它。...这两个事件都具有以下附加属性： direction： 轮播的滑动方向（”left”或”right”）。 relatedTarget： 作为活动项滑入到位的 DOM 元素。...事件类型 描述 slide.bs.carousel slide调用实例方法时立即触发此事件。 slide.bs.carousel 当轮播完成其幻灯片转换时会触发此事件。
一、简介 前段时间需要一个旋转木马效果用于展示图片，于是第一时间在github上找了一圈，找了一个还不错的控件，但是使用起来有点麻烦，始终觉得很不爽，所以寻思着自己做一个轮子。...想起旋转画廊的效果不是和横向滚动列表非常相似吗？那么是否可以利用RecycleView实现呢？...当用户滑动控件时，会回调scrollHorizontallyBy()方法对Item进行重新布局。 我们先忽略第一句代码，mAnimation用于处理滑动停止后Item的居中显示。...当dx>0时，控件向右滚动,即 接着，调用先前已经写好的布局方法layoutItems()，对Item进行重新布局。 最后，返回实际滑动的距离。...第四，处理重新设置Adapter 当重新调用RecyclerView的setAdapter时，需要对LayoutManager的所有状态进行重置 @Override public void onAdapterChanged
卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下： 这样计算出左上角（即第一行第一列）像素的卷积后像素值。...当学习率越大计算误差对权值矩阵的影响越大，容易在某个局部最优解附近震荡；越小的学习率对网络权值的更新越精细，但是需要花费更多的时间去迭代。...当模型较为简单或训练数据规模较小时，通常轮次不宜过高，否则模型容易过拟合；模型较为复杂或训练数据规模足够大时，可适当提高数据的训练轮次。...（如在图像分类任务中对图像进行裁剪时不能将分类主体目标裁出边界）。...这很适合基于图像的任务，比如要判断一幅画里有没有猫这种生物，你可能不会去关心这只猫出现在图像的哪个区域。但是在NLP里，词语在句子或是段落里出现的位置，顺序，都是很重要的信息。
完全不旋转是 0 度。逆时针旋转一四分之一是 90 度。要顺时针旋转，传递一个负整数。旋转 360 度是将图像一直旋转，这意味着最终你得到的图像与旋转 0 度时的图像相同。...在这种情况下，像素可以旋转而不会出现任何失真。） 其次，如果你旋转一个 2D 图像，那么旋转后的图像会比原始图像稍微大一些。如果你旋转了旋转后的图像，那么下一个旋转后的图像将再次稍微变大。...当发生这种情况时，第 216 行到 221 行的代码会将移动变量设置为False，第 265 行的条件也会变为False。这就阻止了下落的方块继续滑动。...在列表中删除项目时，以相反顺序迭代列表 删除松鼠和草对象是使用del运算符完成的。...这意味着对range(4)的调用将导致for循环使用值0、1、2和3进行迭代。 当i设置为2时，for循环迭代，if语句的条件将为True，del animals[i]语句将删除animals[2]。
在透视变换前，利用梯度和颜色阈值得到一张二值图像，当像素值高于阈值时设置为1。在透视变换后，可在该图像上运行滑动窗口，来计算特定车道线的多项式拟合曲线。...如果一条车道线在图像边缘停止了，原始的滑动窗口将沿着图像边缘垂直向上迭代，导致该算法相信该线往该方向延伸。...我们可以通过判断滑动窗口是否触及图像边缘来解决这一问题，如果滑动窗口触及边缘，且已在图像里迭代若干步（这么设置是防止模型开始时被误判断触及边缘），那么滑动窗口就停止工作。...我们也尝试在难度更大的测试视频中识别车道线，从结果中发现了一些问题：在光线和阴影的过渡时或者当强光照到车窗时无法准确预测车道线。以下是我接下来改进模型的一些方向： 更多数据集。...这是应用深度学习方法很重要的一点，通过获取在不同条件下（如光线和阴影过渡时）和更多不同相机的数据，可以进一步提升该模型； 加入循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
在这个案例中，我们使用的是 sigmoid 激活函数，它是值域为（0, 1）的平滑函数，可以使神经网络的输出得到连续、归一（概率值）的结果，例如当输出节点为（0.2, 0.8）时，判定该图像是非猫（0）...数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。而提前终止通常用于防止训练中过度表达的模型泛化性能差。...使用开源实现：从零开始实现时非常困难的，利用别人的实现可以快速探索更复杂有趣的任务。 数据增强：通过对原图像进行镜像、随机裁剪、旋转、颜色变化等操作，增加训练数据量和多样性。...当样本量不足时，或者不断有新样本加入时，需要使用 one-shot learning，解决办法是学习相似性函数，即确定两张图像的相似性。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 在我们办公时，是不是经常遇到图片内容转文字的需求？ 你是用什么工具解决的呢？是手机自带拍照转文字功能？...Tesseract OCR 引擎于 20 世纪 80 年代出现，更新迭代至今，它已经包括内置的深度学习模型，变成了十分稳健的 OCR 工具。...在将图像传递给 Tesseract 之前，可以尝试以下图像处理技术，但具体使用哪些技术取决于使用者想要读取的图像： 反转图像 重新缩放 二值化 移除噪声 旋转 / 调整倾斜角度 移除边缘 所有这些操作都可以使用...Tesseract (v4) 最新版本支持基于深度学习的 OCR，准确率显著提高。底层的 OCR 引擎使用的是一种循环神经网络（RNN）——LSTM 网络。...中文 OCR 项目 中文 OCR，像身份证识别、火车票识别都是常规操作，它也可以实现更炫酷的功能，例如翻译笔在书本上滑动一行，自动获取完整的图像，并识别与翻译中文。
在本文中，我为你创建了一个类似于深度学习的字典，你可以在需要使用最常用术语的基本定义时进行参考。我希望在你阅读这篇文章之后，你就不会再受到这些术语的困扰了。...b）ReLU（整流线性单位）——与Sigmoid函数不同的是，最近的网络更喜欢使用ReLu激活函数来处理隐藏层。该函数定义为： ? 当X>0时，函数的输出值为X；当X<=0时，输出值为0。...并且随着图像的大小增加参数的数量变得非常大。我们“卷积”图像以减少参数数量（如上面滤波器定义所示）。当我们将滤波器滑动到输入体积的宽度和高度时，将产生一个二维激活图，给出该滤波器在每个位置的输出。...例如，如果你使光线变亮，可能更容易在较暗的图像中看到猫，或者例如，数字识别中的9可能会稍微倾斜或旋转。在这种情况下，旋转将解决问题并提高我们的模型的准确性。通过旋转或增亮，我们正在提高数据的质量。...只有在完成所有的时间戳后，循环神经元的输出才能进入下一层。发送的输出更广泛，以前的信息保留的时间也较长。 然后根据展开的网络将错误反向传播以更新权重。这被称为通过时间的反向传播（BPTT）。
在本文中，我为你创建了一个类似于深度学习的字典，你可以在需要使用最常用术语的基本定义时进行参考。我希望在你阅读这篇文章之后，你就不会再受到这些术语的困扰了。...b）ReLU（整流线性单位）——与Sigmoid函数不同的是，最近的网络更喜欢使用ReLu激活函数来处理隐藏层。该函数定义为： ? 当X>0时，函数的输出值为X；当X<=0时，输出值为0。...并且随着图像的大小增加参数的数量变得非常大。我们"卷积"图像以减少参数数量（如上面滤波器定义所示）。当我们将滤波器滑动到输入体积的宽度和高度时，将产生一个二维激活图，给出该滤波器在每个位置的输出。...例如，如果你使光线变亮，可能更容易在较暗的图像中看到猫，或者例如，数字识别中的9可能会稍微倾斜或旋转。在这种情况下，旋转将解决问题并提高我们的模型的准确性。通过旋转或增亮，我们正在提高数据的质量。...只有在完成所有的时间戳后，循环神经元的输出才能进入下一层。发送的输出更广泛，以前的信息保留的时间也较长。 然后根据展开的网络将错误反向传播以更新权重。这被称为通过时间的反向传播（BPTT）。
五、异步任务的重复请求 对于图片浏览器每一个图像，都有一个数据模型 data，当异步操作回调过后，虽然可以通过对比 cell.data 和 block 持有的 data 来判断是否需要进行 UI 刷新，...但是却不能解决另外一些问题： 1、当 Cell 进入复用池的时候，是否需要放弃它发起的未完成的异步操作？...那么就带来了另外一个问题： 2、当来回滑动 ScrollView，如何避免 Cell 反复发起异步请求？...那么，对于业界提高图片绘制性能的常用做法：异步解压，图片浏览器就不再需要，当数据模型都被图片浏览器持有，且图片都比较大时，异步解压缓存的内存无法及时释放，甚至还会造成内存的过多负担。...，一开始笔者还以为在 runloopMode 为 UITrackingRunLoopMode 的时候停止了 GIF 动图播放，然而当手势交互结束时，GIF 的播放位置发生了变化，可以确定播放 GIF 的
我们知道，FlipView有三种方式来切换显示项目，基于滑动触控、基于左右按钮点击和基于编程。在Windows 8中，当用户通过滑动触控切换项目时，FlipView项目切换会进行平滑的滚动。...而通过点击或编程时，不会出现平滑的滚动，内容只是简单的切换显示。...而Windows 8.1 为FlipView控件添加了UseTouchAnimationsForAllNavigation属性，当设置为true时，基于触控、按钮和编程方式的切换均会出现平滑滚动的动画，...这也算是Windows 8 中控件的吐槽点之一了，当布局需要一个整体的透明度时，WebView就显得格格不入。 ...CapturePreviewToStreamAsync 方法，用于获取托管内容的预览图像。 (11).
b）ReLU（整流线性单位）：与Sigmoid函数不同的是，最近的网络更喜欢使用ReLu激活函数来处理隐藏层。该函数定义为： ? 当X>0时，函数的输出值为X；当X<=0时，输出值为0。...与整个数据集一次性馈送到网络时建立的模型相比，批量训练数据使得模型更加广义化。 14）周期（Epochs）：周期被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。...并且随着图像的大小增加，参数的数量变得非常大。我们“卷积”图像以减少参数数量（如上面滤波器定义所示）。当我们将滤波器滑动到输入体积的宽度和高度时，将产生一个二维激活图，给出该滤波器在每个位置的输出。...例如，如果你使光线变亮，可能更容易在较暗的图像中看到猫，或者例如，数字识别中的9可能会稍微倾斜或旋转。在这种情况下，旋转将解决问题并提高我们的模型的准确性。通过旋转或增亮，我们正在提高数据的质量。...只有在完成所有的时间戳后，循环神经元的输出才能进入下一层。发送的输出更广泛，以前的信息保留的时间也较长。 然后根据展开的网络将错误反向传播以更新权重。这被称为通过时间的反向传播（BPTT）。
2）权重（Weights）：当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入将具有分配给它的一个关联权重。我们随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。...b）ReLU（整流线性单位）：与Sigmoid函数不同的是，最近的网络更喜欢使用ReLu激活函数来处理隐藏层。该函数定义为： ? 当X>0时，函数的输出值为X；当X<=0时，输出值为0。...并且随着图像的大小增加，参数的数量变得非常大。我们“卷积”图像以减少参数数量（如上面滤波器定义所示）。当我们将滤波器滑动到输入体积的宽度和高度时，将产生一个二维激活图，给出该滤波器在每个位置的输出。...例如，如果你使光线变亮，可能更容易在较暗的图像中看到猫，或者例如，数字识别中的9可能会稍微倾斜或旋转。在这种情况下，旋转将解决问题并提高我们的模型的准确性。通过旋转或增亮，我们正在提高数据的质量。...只有在完成所有的时间戳后，循环神经元的输出才能进入下一层。发送的输出更广泛，以前的信息保留的时间也较长。 然后根据展开的网络将错误反向传播以更新权重。这被称为通过时间的反向传播（BPTT）。
本文整理了深度学习基础、卷积网络和循环网络的学习笔记 [ 导读 ]吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。...在这个案例中，我们使用的是 sigmoid 激活函数，它是值域为（0, 1）的平滑函数，可以使神经网络的输出得到连续、归一（概率值）的结果，例如当输出节点为（0.2, 0.8）时，判定该图像是非猫（0）...数据增强技术如水平或垂直翻转图像、裁剪、色彩变换、扩展和旋转通常应用在视觉表象和图像分类中。而提前终止通常用于防止训练中过度表达的模型泛化性能差。...当样本量不足时，或者不断有新样本加入时，需要使用 one-shot learning，解决办法是学习相似性函数，即确定两张图像的相似性。...但近来循环神经网络在这些问题上有非常大的突破，RNN 隐藏状态的结构以循环形的形式成记忆，每一时刻的隐藏层的状态取决于它的过去状态，这种结构使得 RNN 可以保存、记住和处理长时期的过去复杂信号。
接下来，海龟的位置和朝向被重置为首次调用drawFractal()时指示的值。这确保了来自先前循环迭代的递归调用不会使海龟停留在其他位置。...当最终图像没有更多品红像素时，基本情况发生，此时算法完成。 图 14-2 显示了随着调整大小的图像递归应用到品红色像素而创建的图像的进展。...循环在基本图像的每个可能的 x、y 坐标上迭代x和y变量。...当嵌套的for循环完成时，magentaLeft，magentaRight，magentaTop和magentaBottom将描述基本图像中品红像素的边界。...两个嵌套的for循环完成循环后，基础图像中的品红色像素将被调整大小后的图像中的像素替换。
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