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Latex中插图总结(一)

使用的方法如下所示: \begin{figure}[ht] \centering \includegraphics[scale=0.6]{fullscreen.png} \caption{this is...[ht]是可选项 h表示的是here在这里插入 t表示的是在页面的顶部插入 使用figure表示的是把我们这个东西看成一个段落并且是没有任何缩进的 \centering表示的是里面紧跟的内容都居中...如我们把图片全部放在一个叫做figs的文件夹下面,如图所示: 我们要用相对路径把这个图加载出来 代码如下所示: \begin{figure}[ht] \centering \includegraphics...\begin{figure}[ht] \centering \includegraphics[scale=0.6]{F:/LatexWS/figs/index.png} \caption{this is...{fig:pathdemo4} \end{figure} 这个时候我们得到的图片的效果如下图所示 ---- ---- 跨双栏插入图片 代码的格式如下所示 \begin{figure*}[ht] \centering

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latex中插入图片

个人认为不管用不用到,引入下面两个包: \usepackage{graphicx} \usepackage{subfigure} (1)插入单个图片,图片格式为png \begin{figure}[h] \centering...\centering图片的位置居中。 第三行表示插入图片的长宽,后面的3代表图片的名字,这个我在文件夹中的名字是3.png。 第四行表示图题。...\begin{figure}[h] \begin{minipage}[t]{0.45\linewidth} \centering \includegraphics[width=5.5cm,height=...\end{minipage} \end{figure} (3)并排插入两张图片,公用一个大的图题,图片的编号只增加一个 \begin{figure}[ht] \centering \subfigure...(4)并排插入多张图片,没有小图题 \begin{figure} \centering { \includegraphics[width=2.5cm]{10-1}} \hspace{0in} %每张图片中间空闲

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CVPR2021-Representative BatchNorm

Centering Calibration 我们先看下公式 在对X求均值的时候,我们先对其做一个变换 其中 是输入特征, 则是一个形状为(N, C, 1, 1)的可学习变量, 则是表示各个实例的特征...(1,self.num_features,1,1)*self.stas(input) ####### centering calibration end #######...output 其中大部分代码跟Pytorch自己实现的BatchNorm类似,我们简单关注几点 首先在初始化里,初始化了中心校准,缩放校准所需的可学习参数,并填充默认值 ### weights for centering...个人推测可以参考推导Centering Calibration中,当w为0时,则等价于原始的BN,从而后续让模型根据需要来去调整w。但为什么偏置设为1,笔者没想清楚。...calculate statistics ### self.stas = nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)) 在forward函数一开始,我们先做中心校准操作 ####### centering

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译文:DDR4 - Initialization, Training and Calibration

最常见的算法包括: Write leveling MPR Pattern Write Read Centering Write Centering 以上算法一般由控制器/PHY(译注:以下统一表示为控制器...DDR4 DRAM 包括四个 8 比特可编程寄存器,称为 MPR,用于 DQ 比特训练(比如 Read/Write Centering)。...Read Centering Read Centering 的目的是训练控制器的读采样电路,在读数据眼图的中央进行采样,以获得最稳定的采样结果。...(译注:即保证读取数据正确,与 pattern 一致时,最小以及最大采样延迟) 在确定眼图的左右边界后,将读延迟寄存器设置为眼图的中央 对每一条数据信号 DQ 重复上述操作 Write Centering...与 Read Centering 类似,Write Centering 的目的是设定每条数据信号线上写数据的发送延迟,使 DRAM 端能够根据对齐数据眼图的中央的 DQS 采样数据信号 DQ。

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