layer

最近准备写一篇关于自组织映射 (Self-organizing map)的文章。SOM的代码很多，研究了一圈之后目前使用最顺手的是R语言的kohonen包。 这个kohonen包功能很丰富，但是接口不是特别合理。R语言包大部分是统计学家写的，功能强大，数学上严谨，但是不怎么考虑代码的规范和简洁。 kohonen最重要的四个函数： som xyf supersom somgrid 这个命名的随意性容易让程序员抓狂。简单说， som 和 xyf 是 supersom 的封装版本，分别对应单层SOM和双层SOM，如果是两层以上的多层SOM，必须使用 supersom 。这里需要注意一下函数的输入参数。 主要函数 som(X,...) xyf(X, Y, ...) supersom(data, grid=somgrid(), rlen = 100, alpha = c(0.05, 0.01), radius = quantile(nhbrdist, 2/3), whatmap = NULL, user.weights = 1, maxNA.fraction = 0L, keep.data = TRUE, dist.fcts = NULL, mode = c("online", "batch", "pbatch"), cores = -1, init, normalizeDataLayers

Learning to Predict Context-adaptive Convolution for Semantic Segmentation 2020-04-20 17:41:35 Paper : https://arxiv.org/pdf/2004.08222.pdf Code : 1. Background and Motivation : 本文提出一种新的方法来学习背景信息，以辅助语义分割。不同于常规的 channel attention的思路，本文利用动态卷积核的做法来搞。但是不同于最基本的卷积核方法（即 Dynamic Filter Network），因为这种方法有太多 FC layer，从而导致参数量过大。而是通过一种 matrix multiplication 的方法来得到 kernel parameters。这种 kernel 不但完全编码了输入特征图的全局内容，而且通过 depth-wise convolution 在 输入特征上， 对每一个空间位置都产生了 context-aware spatially-varying feature weighting factors。此外，我们利用了一系列的空洞卷积，以及不同空洞率的方法，来有效地捕获多尺寸的信息。 本文的主要创新点如下： 1). 为了更好的利用全局场景信息来正则化语义分割，作者提出通过预测

页面定义数组传参 //定义数组 var noteArray =[]; //往数组中增加数据 noteArray.push({"param1":param1,"param2":param2}) //保存数据 $.ajax({ type: "POST", url: '../inter/interfaceCall', data:'paramJson='+JSON.stringify(noteArray), dataType: "json", success: function(data){ layer.msg(data.msg); }, error: function (data) { layer.msg(data.msg); } }); 后台接口接收 /** * 接收前台页面调用接口 * @param paramJson 前端传递参数 * @return */ @RequestMapping("interfaceCall") @ResponseBody public BasePageData interfaceCall(String paramJson) { //返回封装类 BasePageData data = new BasePageData(); try { //验证参数不能为空 if(StringUtil.isNotBlank(paramJson)){ /

一、创建背景 创建新场景，建好基本文件夹，调整camera确保是正交投影模式，size调到10，导入相关素材。 在Sorting Layers中加两个工作层Background和Foreground（SortingLayer层级越靠前优先级越高，OrderLayer数字越大优先级越高）。 创建BG的sprite，将素材里面的天空背景放进sprite，Sorting Layer设置为Background。 将素材中的草地拖入场景，Sorting Layer设置为Background，OrderLayer设置为1，让它在天空背景的前面。 调整位置与天空BG和草地拖入一个命名为Background的Empty项目中一起管理，Empty位置为（0，0，0）。 创建天鹅飞过动画 找到素材里天鹅飞过的动画将SpriteMode属性设置为Multiultiple，打开Sprite Editor点击Slice菜单中的Slice按钮，就将这个动画的每一帧切割出来了。 创建天鹅飞过的动画的sprite，调整位置到（0，0，0），命名Swan，将素材swan_Sheet_0放进sprite，Sorting Layer设置为Background，OrderLayer设置为1。 点击window菜单Animation，打开对话框，创建一个Swan的动画，设置sample为10，点击Add Property—

最近在写/毕/业/论/文，想搜一篇 致谢 参考一下，我想复制一下，结果。。 百度文库的内容 不可以批量复制 ，只能一点点复制，实在太麻烦了。 就试着 Ctrl+Shift+i 看下文字部分可不可以被选中，结果竟然可以。 这里头的文字部分是可以被选中的，可以看到 class name 是 reader-word-layer ，因此理论上是可以通过爬虫直接获取的，接下来就尝试使用class来获取，结果还不错，非常迅速的download下来了，省去了-下载券，效果如下： 代码非常简单，通过url访问后，获取class下的内容就行了，源码公众号回复【 百度文库 】就可以获取啦~so easy（ 切莫商用，请自娱自乐！ ） 点赞 收藏 分享 文章举报 wja_626 发布了20 篇原创文章 · 获赞 3 · 访问量 1570 私信 关注 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4300166/blog/3285707

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弹出窗口完了顺便执行一个闭包 layer.alert(data.msg,function(){ var index = parent.layer.getFrameIndex(window.name); //获取窗口索引 parent.layer.close(index); }); 关闭当前layer var index = parent.layer.getFrameIndex(window.name); //获取窗口索引 parent.layer.close(index); 关闭父窗口所有layar parent.layer.closeAll(); layer.confirm确认弹框层 layer.confirm('您是如何看待前端开发？', { btn: ['重要','奇葩'] //按钮 }, function(){ layer.msg('的确很重要', {icon: 1}); }, function(){ layer.msg('也可以这样', { time: 20000, //20s后自动关闭 btn: ['明白了', '知道了'] }); }); layer.open打开子页面弹出层(iframe) layer.open({ type: 2, title: ['优惠方案新增'], shadeClose: true, shade: 0.01, maxmin: true, /

前言 leaflet 入门开发系列环境知识点了解： leaflet api文档介绍 ，详细介绍 leaflet 每个类的函数以及属性等等 leaflet 在线例子 leaflet 插件 ，leaflet 的插件库，非常有用 内容概览 leaflet聚合图功能 源代码demo下载 效果图如下： 本篇主要参考leaflet官网聚合效果插件Leaflet.markercluster: https://github.com/Leaflet/Leaflet.markercluster 这个聚合插件具体使用看github地址，那里有详细说明以及例子。 模拟数据geojson格式如下： var geojson = {"type":"FeatureCollection", "features" : [ { "type":"Feature","geometry":{"type":"Point","coordinates":[113.16305738210656,23.13667404697526]},"properties":{"Name_CHN":"赤岗塔","StationNum":1,"Status":1 }}, { "type":"Feature","geometry":{"type":"Point","coordinates":[113.18383377370634,23

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该模块融合了4种不同金字塔尺度的特征，第一行红色是最粗糙的特征–全局池化生成单个bin输出，后面三行是不同尺度的池化特征。 为了保证全局特征的权重，如果金字塔共有N个级别，则在每个级别后使用1×1 1×11×1的卷积将对于级别通道降为原本的1/N。再通过双线性插值获得未池化前的大小，最终concat到一起。 1 import torch 2 import torch.nn.functional as F 3 from torch import nn 4 from torchvision import models 5 6 from utils import initialize_weights 7 from utils.misc import Conv2dDeformable 8 from .config import res101_path 9 10 //金字塔模块,将从前面卷积结构提取的特征分别进行不同的池化操作,得到不同感受野以及全局语境信息(或者叫做不同层级的信息) 11 class _PyramidPoolingModule(nn.Module): 12 def __init__ (self, in_dim, reduction_dim, setting): 13 super(_PyramidPoolingModule, self). __init__ () 14