layer

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

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

博主最近在做一个PythonWeb的课程设计，框架所用的是" Flask "，可以说是" django "的缩略版。 在开发过程中用到了 layer表单 提交申请，如下图所示： 当点击提交后，博主希望 弹出一个成功发送的提示 ， 随即关闭layer弹出窗 经过一些资料查询等，解决方法如下： 其中letter.html是博主弹出窗的前端html，这样便可实现目的。 格式化代码如下： <script> alert("邮件发送成功"); setTimeout(function(){ parent.location.reload(true); var index = parent.layer.getFrameIndex(window.name); parent.layer.close(index); },3); </script> 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4393724/blog/3274896

　　网站正常运行中有时出现异常在所难免，查看系统运行日志分析问题并能够根据错误信息快速解决问题尤为重要，ABP对于系统运行日志这块已经做了很好的处理，默认采用的Log4Net已经足够满足开发过程中的需要了(当然有需要的话也可以更换为其它日志组件)。 　　ABP官网地址： https://aspnetboilerplate.com/ 一、日志文件 　　ABP框架默认使用了Log4Net日志组件，日志记录在txt文件中，也可以替换成其它日志组件诸如Nlog，方便将日志文件信息直接记录到数据库中，具体情形使用具体组件。 　　 　　当一个文件达到了在Log4Net配置中设置好的文件大小上限时，在文件名后按照数字倒排后开始继续增加文件。 　　 　　当需要查看错误信息时，直接在日期最近的文件中找出错误信息即可，但是这个过程比较繁琐，还需要从日志文件中去查看，并且日志文件中虽然做了分类，哪些是正常信息，哪些是错误信息，但是不太直观，因此，可以考虑直接将日志文件在页面中呈现，对信息进一步加工，方便直接查看。 　　 　　参考了AbpZero中的部分代码并根据实际需要进行整合，开始在页面中设计日志展示层。 二、页面展示日志信息 1、 系统日志服务应属于整个系统中相对其他业务模块独立的一部分，因此，首先在应用层中新建一个Logging文件夹并创建一个日志应用层服务接口与其实现。在接口中声明两个方法

最近用了下 localStorage，于是想记录加深下映象； 有关更详细的介绍，可以去看https://www.cnblogs.com/st-leslie/p/5617130.html； 我这引用了这个博客的优势介绍：大家可以了解下 一、什么是localStorage、sessionStorage 在HTML5中，新加入了一个localStorage特性，这个特性主要是用来作为本地存储来使用的，解决了cookie存储空间不足的问题(cookie中每条cookie的存储空间为4k)，localStorage中一般浏览器支持的是5M大小，这个在不同的浏览器中localStorage会有所不同。 二、localStorage的优势与局限 localStorage的优势 1、localStorage拓展了cookie的4K限制 2、localStorage会可以将第一次请求的数据直接存储到本地，这个相当于一个5M大小的针对于前端页面的数据库，相比于cookie可以节约带宽，但是这个却是只有在高版本的浏览器中才支持的 localStorage的局限 1、浏览器的大小不统一，并且在IE8以上的IE版本才支持localStorage这个属性 2、目前所有的浏览器中都会把localStorage的值类型限定为string类型，这个在对我们日常比较常见的JSON对象类型需要一些转换 3

一、简介 　　kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具，是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具，通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能，本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍。 二、利用keplergl调用kepler.gl 2.1 从一个小例子开始 　　首先我们需要在Python中安装kepler.gl的Python接口包keplergl，只需要简单的 pip install keplergl 即可，如果安装过程中遇到与geopandas、fiona相关的错误，只需要重装gdal模块即可，在完成安装之后，通过下面的小例子来认识kepler.gl的使用方式： from keplergl import KeplerGl # 创建一个KeplerGl对象 map1 = KeplerGl(height=500 ) # 激活KeplerGl对象到jupyter的窗口中 map1 　　在jupyter notebook中运行完上述代码后会出现kepler.gl的操作窗口，如下图所示： 　　点击左上角的小箭头便可以展开一个功能丰富的窗体：

一、 问题：在顶部或者底部反复快速滑动界面，会出现自动向反方向滚动，或者视频有声音没有画面。 　　解决：在AndroidManifest.xml中给webview所在的activity添加硬件加速的属性：android:hardwareAccelerated="true"。 　　说明：1、view控件不能开启硬件加速（webView.setLayerType(View.LAYER_TYPE_HARDWARE,null);这个设置无效），但是view控件可以关闭该view的硬件加速：webView.setLayerType(View.LAYER_TYPE_SOFTWARE,null); 2、setLayerType方法只有在api>11才有。 3、参考网址： https://blog.csdn.net/u010142437/article/details/70915694 二、 webview的设置 　　WebSettings webSettings=webView.getSettings(); 　　 webSettings.setUseWideViewPort(true);//设置WebView是应该启用对“viewport”HTML元标记的支持还是应该使用宽视口。true:支持<meta>标签的viewport属性 　　 if (Build.VERSION.SDK_INT >=

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源： https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是 determine_padding(filter_shape, output_shape="same") ： def determine_padding(filter_shape, output_shape= " same " ): # No padding if output_shape == " valid " : return (0, 0), (0, 0) # Pad so that the output shape is the same as input shape (given that stride=1) elif output_shape == " same " : filter_height, filter_width = filter_shape # Derived from: # output_height = (height + pad_h - filter_height) / stride + 1 # In this case output_height = height and stride

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 　　Deep Dream是谷歌公司在2015年公布的一项有趣的技术。在训练好的卷积神经网络中，只需要设定几个参数，就可以通过这项技术生成一张图像。 　　本文章的代码和图片都放在我的 github 上，想实现本文代码的同学建议大家可以先把代码Download下来，再参考本文的解释，理解起来会更加方便。 疑问： 卷积层究竟学习到了什么内容？ 卷积层的参数代表的意义是什么？ 浅层的卷积和深层的卷积学习到的内容有哪些区别？ 　　设输入网络的图形为x，网络输出的各个类别的概率为$t$(1000维的向量，代表了1000种类别的概率)，我们以t[100]的某一类别为优化目标，不断地让神经网络去调整输入图像x的像素值，让输出t[100]尽可能的大，最后得到下图图像。 极大化某一类概率得到的图片 　　卷积的一个通道就可以代表一种学习到的“信息” 。 以某一个通道的平均值作为优化目标 ，就可以弄清楚这个通道究竟学习到了什么，这也是Deep Dream 的基本原理。在下面的的小节中， 会以程序的形式，更详细地介绍如何生成并优化Deep Dream 图像。 TensorFlow中的Deep Dream模型 导入Inception模型 　　原始的Deep Dream模型只需要优化ImageNet模型卷积层某个通道的激活值就可以了，为此

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 　　Deep Dream是谷歌公司在2015年公布的一项有趣的技术。在训练好的卷积神经网络中，只需要设定几个参数，就可以通过这项技术生成一张图像。 　　本文章的代码和图片都放在我的 github 上，想实现本文代码的同学建议大家可以先把代码Download下来，再参考本文的解释，理解起来会更加方便。 疑问： 卷积层究竟学习到了什么内容？ 卷积层的参数代表的意义是什么？ 浅层的卷积和深层的卷积学习到的内容有哪些区别？ 　　设输入网络的图形为x，网络输出的各个类别的概率为$t$(1000维的向量，代表了1000种类别的概率)，我们以t[100]的某一类别为优化目标，不断地让神经网络去调整输入图像x的像素值，让输出t[100]尽可能的大，最后得到下图图像。 极大化某一类概率得到的图片 　　卷积的一个通道就可以代表一种学习到的“信息” 。 以某一个通道的平均值作为优化目标 ，就可以弄清楚这个通道究竟学习到了什么，这也是Deep Dream 的基本原理。在下面的的小节中， 会以程序的形式，更详细地介绍如何生成并优化Deep Dream 图像。 TensorFlow中的Deep Dream模型 导入Inception模型 　　原始的Deep Dream模型只需要优化ImageNet模型卷积层某个通道的激活值就可以了，为此