一、渐变边框 虽然border-image和linear-gradient()配合在一起，能实现渐变的边框效果，但它也有一定的缺陷性，比如我们项目中的按钮是带圆角的。那么对于这种情形，就算是你使用了border-radius也是无用： 这是因为border-image中引用的是一张不带圆角的图片（l ...
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2019-01-31 13:04:34
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https://blog.csdn.net/qq_18661257/article/details/50640633 对于linear-gradient()我学习的时候，查了很多资料，但是发现不管是网上还是一些书籍，都没有将这个属性的运用讲得明白，清楚，对此，我写了这篇博客，虽然不能保证每一位读者都 ...
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2019-01-30 15:52:19
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转自https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78283043 神经网络中梯度不稳定的根本原因：在于前层上的梯度的计算来自于后层上梯度的乘积（链式法则）。当层数很多时，就容易出现不稳定。下边3个隐含层为例： 其b1的梯度为： 加入激活函数为s ...
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2019-01-29 12:00:26
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css知识点总结: 1.title显示 2.css样式引入 3.css选择器与选择器权重 4.滚动条消失 5.快捷键 6.display 7.浮动 8.居中 9.文字竖直居中 10.盒模型 11.伪类与伪元素 伪类:hover,link等 伪元素: ::before ::after 12.backg ...
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2019-01-27 21:32:40
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1. 引言 HOG（Histogram of Oriented Gradient），即方向梯度直方图。它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。由于人体姿势和外表的多变，在图像中检测人体是一项具有挑战性的工作，要在不同的光照和背景下都能清晰的识别出 ...
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2019-01-26 22:37:52
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图片来自: https://youtu.be/yKKNr-QKz2Q ...
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2019-01-25 17:39:18
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1.用梯度下降算法来训练或者学习训练集上的参数w和b，如下所示，第一行是logistic回归算法，第二行是成本函数J，它被定义为1/m的损失函数之和，损失函数可以衡量你的算法的效果，每一个训练样例都输出y，把它和基本真值标签y进行比较 右边展示了完整的公式，成本函数衡量了参数w和b在训练集上的效果。 ...
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2019-01-21 22:49:14
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一、固定阈值分割 cv2.threshold()用来实现阈值分割，有4个参数： 参数1：要处理的原图，一般是灰度图 参数2：设定的阈值 参数3：最大阈值，一般是255 参数4：阈值的方式，主要有5种，详情：ThresholdTypes 理解这5种阈值方式： 固定阈值将整幅图片分成两类值，它并不适用于 ...
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2019-01-19 18:55:28
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LeNet5 LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从 1988 年开始，在许多次成功的迭代后，这项由 Yann LeCun 完成的开拓性成果被命名为 LeNet5（参见：Gradient-Based Learning Applied to D ...
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2019-01-16 21:42:00
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Deep_Deterministic_Policy_Gradient 逻辑梳理： 1、DDPG是AC 模型，输入包括（S,R,S_,A） 2、Actor intput:(S) output: a loss :max(q) q 来自Critic 3、Critic input : S 、A output ...
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2019-01-09 23:27:07
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