一、loss、acc提取 有时候我们需要查看每个batch训练时候的损失loss与准确率acc，这样可以帮助我们挑选合适的epoch以及查看模型是否收敛。 Model.fit()在调用时会返回一个History类，这个类的一个属性Historty.history是一个字典，里面就包含了每一个batc ...
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2020-11-30 16:04:44
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# 模板1 class LayerChart(TopLevelMixin, _EncodingMixin, core.TopLevelLayerSpec): def __init__(self, data=Undefined, layer=(), **kwargs): for spec in lay ...
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2020-11-27 11:30:17
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layui.use(['table','upload'], function () { var table = layui.table; var $ = layui.jquery; var layer = layui.layer; var upload = layui.upload; tableSu ...
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2020-11-19 12:34:18
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Marker、Popup、Tooltip类都是继承自Layer类：Event与Layer Marker 1、用例 L.marker([41,123]).addTo(map); 2、实例化 L.marker(<LatLng> latlng , <Marker options> options) 3、参 ...
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2020-11-17 12:41:43
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1.表单数据 { field: 'mainSupervision', align: 'center', title: '监督要点', formatter: function (value, row, index) { var html = $.common.sprintf("<input oncli ...
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2020-11-10 10:38:33
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推荐系统遇上深度学习(九十八)-[微信]推荐系统中更好地学习用户-标签偏好 2020.11.01 21:29:24 本文介绍CIKM20上微信发表的一篇文章《Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System》，主要介绍了微信看一看 ...
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2020-11-02 10:43:24
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1. 棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候，是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像。这会使得深度学习来对这种低分辨率图像进行填充细节。一般来说，为了执行从低分辨率图像到高分辨率图像之间的转换，我们往往要进行deconvolution。简单来说，deconvolution layer可 ...
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2020-11-01 09:30:40
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覆铜规则： （一）要求（What）： 根据公司，工厂以及IC设计向导等诸多要求，对于铺铜总结出需要注意的十个部分如下： 与相同网络VIA 直连 与相同网络SMD 焊盘直连 与相同网络MultiLayer 焊盘花孔 与相同网络MultiLayer 焊盘，大电流元件直连 与不同网络VIA避让 5mil ...
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2020-10-22 23:05:35
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线程通信 为什么要进行线程通信 把一个大的任务放到主线程的话，由于顺序执行，会严重影响程序执行的效率。为了提高效率和并发度，可以将任务解耦为多个线程执行，比如一个线程接收数据，一个线程处理数据，这个时候，线程间就会出现交互，也就是线程通信。 生产者消费者模型 线程通信的关键应用场景就是生产者消费者问 ...
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2020-10-21 20:23:26
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Google：inline Forward Caffe 作者:jiongnima 这个作者很懒，什么都没留下… 原创 干货！caffe源码深入学习9：caffe框架神经网络反传代码解析（三）之contrastive_loss_layer源码解析 本篇博客是Caffe深度学习梯度反传代码解析的第3篇。 ...
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2020-10-07 21:44:58
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