padding

在写 PyTorch 代码时，我们会发现一些功能重复的操作，比如卷积、激活、池化等操作。这些操作分别可以通过 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 来实现。 首先可以观察源码： eg：torch.nn.Conv2d CLASS torch.nn.Conv2d( in_channels , out_channels , kernel_size , stride=1 , padding=0 , dilation=1 , groups=1 , bias=True , padding_mode='zeros' ) eg：torch.nn.functional torch.nn.functional.conv2d( input , weight , bias=None , stride=1 , padding=0 , dilation=1 , groups=1 ) → Tensor 从中，我们可以发现，nn.Conv2d 是一个类，而 nn.functional.conv2d是一个函数。 换言之： nn.Module 实现的 layer 是由 class Layer(nn.Module) 定义的特殊类 nn.functional 中的函数更像是纯函数，由 def function(input) 定义 此外： 两者的调用方式不同：调用 nn.xxx

在AES加密算法中分有 AES-128 、 AES-192 、 AES-256 ，而每种对加密数据的分块长度又各有要求，分别为 16byte 【 128 位、 24byte 【 192 位和 32byte 【 256 位。 在AES加密的CBC模式中，若加密数据的长度模除分块长度而有余，则会在末尾填充一组数据。 即 (pad_length-len(data)%pad_length)*hex(pad_length-len(data)%pad_length) 。 若模除后为零，则直接填充一组如上公式所示的数据。 123456789101112 数据：south补齐后的数据：south/x13/x13/x13/x13/x13/x13/x13/x13/x13/x13/x13数据：southseast补齐后的数据：southseast/x06/x06/x06/x06/x06/x06数据：southseastisacat补齐后的数据：southseastisacat/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10/x10 首先是对明文分组，根据选择的模式所要求的分组长度来分组，填充数据块。 接着初始化一个 IV 【初始向量和 Key 【秘钥。 再将第一组明文和 IV 异或，后同 Key 进行块加密。

回顾 简单的浅层神经网络，如三层的卷积神经网络等，在层数比较少的时候，有时候效果往往并没有那么好，在实验过程中发现，当尝试增加网络的层数，或者增加每一层网络的神经元个数的时候，对准确率有一定的提升，简单的说就是增加网络的深度与宽度，但这样做有两个明显的 缺点 ： 更深更宽的网络意味着更多的参数，提高了模型的复杂度，从而大大增加过拟合的风险，尤其在训练数据不是那么多或者某个label训练数据不足的情况下更容易发生； 增加计算资源的消耗，实际情况下，不管是因为数据稀疏还是扩充的网络结构利用不充分（比如很多权重接近0），都会导致大量计算的浪费。 解决以上两个问题的基本方法是将全连接或卷积连接改为稀疏连接。不管从生物的角度还是机器学习的角度，稀疏性都有良好的表现，如AlexNet网络提出的Dropout网络以及ReLU激活函数，其本质就是利用稀疏性提高模型泛化性（但需要计算的参数没变少）。 简单解释下稀疏性，当整个特征空间是非线性甚至不连续时： 学好局部空间的特征集更能提升性能，类似于Maxout网络中使用多个局部线性函数的组合来拟合非线性函数的思想； 假设整个特征空间由N个不连续局部特征空间集合组成，任意一个样本会被映射到这N个空间中并激活/不激活相应特征维度，如果用C1表示某类样本被激活的特征维度集合，用C2表示另一类样本的特征维度集合，当数据量不够大时

import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:flutter_app/pages/dismissed_page.dart'; class GestureAppPage extends StatefulWidget { @override State<StatefulWidget> createState() { // TODO: implement createState return new _GestureAppPageState(); } } class _GestureAppPageState extends State<GestureAppPage> { var tapEvent = ''; // _showSnakeBar(String str) { // final snackBar = new SnackBar(content: new Text(str)); // Scaffold.of(context).showSnackBar(snackBar); // } @override Widget build(BuildContext context) { // TODO: implement build return new Scaffold( appBar: new AppBar( title:

当ul list-style-type:none时，不会有任何的前缀，但li不会向前缩进，因为ul元素默认有padding-left，将padding-left设为0后li就会向前缩进。

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/nimeghbia/article/details/91411489 大多数时候默认都是可以的，但是如果顶部有一个listview，那么就会有问题，可能是listview里面默认加了一个padding padding: EdgeInsets.all(0.0), 可以解决 文章来源: https://blog.csdn.net/nimeghbia/article/details/91411489

原始效果图如下： 如何去掉红线部分的边距？ 答： padding margin 都不起作用 需要使用如下方式： <Window.Resources> <Style x:Key="CustomGroupBoxStyle" TargetType="{x:Type dxlc:GroupBox}"> <Setter Property="Padding" Value="0"/> </Style> </Window.Resources> <dxlc:LayoutControl Padding="0" Grid.Column="0" Grid.Row="1" Grid.ColumnSpan="1" Orientation="Vertical" HorizontalAlignment="Stretch" x:Name="LayoutRoot"> <dxlc:LayoutGroup VerticalAlignment="Stretch"> <dxlc:LayoutGroup Header="目录" GroupBoxStyle="{StaticResource CustomGroupBoxStyle}" View="GroupBox" Width="220" VerticalAlignment="Stretch" dxlc:LayoutControl.AllowHorizontalSizing=

I have to decrypt a frame on my server. Encrypted frame comes from client device through GPRS on socket. Encryption is done with TripleDes and with a given key.I use same algorithm and key on server side. Frame is a combination of Hex and Ascii String. Now the problem is : When I pad my byte array with zeros I get the following exception. javax.crypto.BadPaddingException: Given final block not properly padded Following is my code : byte[] key = new byte[]{31, 30, 31, 36, 32, 11, 11, 11, 22, 26, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30, 30}; myKeySpec = new DESedeKeySpec(key);

from keras.models import Model import keras from keras.utils import plot_model from keras.layers import Activation, Dropout, UpSampling2D, concatenate, Input from keras.layers import Conv2DTranspose, Conv2D, MaxPooling2D from PIL import Image import numpy as np import pickle import cv2 import os import tensorflow as tf from keras import layers from sklearn.utils import shuffle from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import load_model Import necessary items from Keras from keras.layers.normalization import BatchNormalization from keras.preprocessing.image import