Sizes

首页 > TAG信息列表 > Sizes

数字格式化

function numberFormat(value) { let param = {}; let k = 10000; let sizes = ['', '万', '亿', '万亿']; let i; if (value < k) { param.value = value; param.unit = ''; } else {

paddle 动态图自定义 layer

class DNN(paddle.nn.Layer): #DNN层，负责抽取high-order特征 def __init__(self, sparse_feature_number, sparse_feature_dim, dense_feature_dim, num_field, layer_sizes): super(DNN, self).__init__() self.sparse_feature_number

node.js：使用不同的CLI将命令行参数传递给节点Cross Platform

Passing command line arguments to node Cross Platform using different CLI 我将通过cli向自定义节点脚本传递一个可选参数，如下所示： $ node myscript.js --sizes 10,20,30 myscript.js使用process.argv捕获--sizes列表，如下所示： if (process.argv.indexOf('--sizes') !== -1)

torch.randn和torch.rand函数

1.均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。参数: sizes (int...) - 整数序列，定义了输出张量的形状; out (Tensor, optinal) - 结果张量例子：torch.rand(2, 3) 0.0836 0.615

manifest

manifest 使用步骤 1 新建一个 manifest.json 文件 2 在 index.html 引入 manifest.json 文件 3 在 manifest.json 文件中提供常见的配置 4 需要在 https 协议或者 http://localhost 下访问项目 <link rel="manifest" href="manifest.json"> 配置地址:

（五）Linux内存管理zone_sizes_init

1. 介绍在（四）Linux内存模型之Sparse Memory Model中，我们分析了bootmem_init函数的上半部分，这次让我们来到下半部分吧，下半部分主要是围绕zone_sizes_init函数展开。前景回顾：bootmem_init()函数代码如下： void __init bootmem_init(void) { unsigned long min, max; min = PFN_

Matlab S-funciton

Matlab S-funciton 使用记录一、使用基础1. 功能说明2. 打开与编辑 S-Function 二、理解s-function为什么要有S-functionS-function属性窗口介绍S-function内部函数介绍S-function的执行顺序S-function输入输出参数含义输入参数t,x,u,flag mdlInitializeSizes例程与介绍注

How to query tcp buffer sizes for a certain socket?

https://access.redhat.com/discussions/3624151 The -m switch of ss gives socket memory info.# ss -ntmpState Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:PortESTAB 0 0 10.xx.xx.xxx:22 10.yy.yy.yyy:12345 us

科研调参：batch_size怎么设置？

batch_size怎么设置？是不是batch_size越大越好？首先反对上面的尽可能调大batch size的说法，在现在较前沿的视角来看，这种观点无疑是有些滞后的。关于这个问题，我们来看下深度学习三巨头之一的LeCun杨乐春同志怎么说（想看结论直接翻到最后）： Training with large minibatches is ba

如何生成锚框并在图片可视化

import torch from torch._C import Size from d2l import torch as d2l torch.set_printoptions(2) #精简打印 def multibox_prior(data,sizes,ratios): #生成以每个像素为中心具有不同形状的锚框 in_height,int_width = data.shape[-2:] device,num_sizes,num_ra

[POI2008]BLO-Blockade

P3469 [POI2008]BLO-Blockade 题意：有一个连通的有向图，求出删除一个点后，不能连通的点对的个数 ($(x,y),(y,x)$ 算两对) 分析：很明显，既然涉及到环类求点集的题目，很明显是 $tarjan$ 。有一个性质：从一个点集到另一个点集，形成的点对个数(相反算两对) 是：\(2 \times size[x]*size[

ImGui-imgui实例解析之ShowStyleEditor-Sizes

ImGui-imgui实例解析之ShowStyleEditor-Sizes 获取皮肤：ImGuiStyle& style = ImGui::GetStyle();设置宽度：ImGui::PushItemWidth(ImGui::GetWindowWidth() * 0.50f);颜色选择器：if (ImGui::ShowStyleSelector("Colors##Selector")) ref_saved_style = style;生成下拉框：if (I

2021-08-02：按公因数计算最大组件大小。给定一个由不同正整数的组成的非空数组 A，考虑下面的图：有 A.length 个节点，按从 A[0] 到 A[A.length - 1] 标记；只有当

2021-08-02：按公因数计算最大组件大小。给定一个由不同正整数的组成的非空数组 A，考虑下面的图：有 A.length 个节点，按从 A[0] 到 A[A.length - 1] 标记；只有当 A[i] 和 A[j] 共用一个大于 1 的公因数时，A[i] 和 A[j] 之间才有一条边。返回图中最大连通组件的大小。福大大答案202

报错Error: Sorted input specified, but the file file.bedgraph has the following out of order record解决方

跑命令时python mountainClimberTU.py -b file.bedgraph -j SRRT.bed -s 0 -g hg38.chrom.sizes -o SRR950078_tu.bed 时出现报错: Error: Sorted input specified, but the file file.bedgraph has the following out of order record chr10 12146 12163 1 把所有的基因

【PyTorch】Caught RuntimeError in DataLoader worker process 0和invalid argument 0: Sizes of tensors mus

报错如下： Traceback (most recent call last): File "/home/jiang/miniconda3/envs/Net/lib/python3.6/site-packages/tqdm/std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "/home/jiang/miniconda3/envs/Net/lib/python3.6/site-packages/t

S-function入门及案例详解（2）——S-function基本案例介绍

目录一、案例1——对波形的幅值进行放大1.1 案例分析1.2 案例详解1.3 输出波形二、案例2——对波形的幅值进行放大拓展2.1 案例分析2.2 案例详解2.3 输出波形三、案例3——对波形的幅值进行放大拓展3.1 案例分析3.2 案例详解3.3 输出波形四、案例4——对离散输入进行延

Matlab-基于模型不确定补偿的RBF网络机器人自适应控制仿真

在众多机器人控制算法中,基于模型的计算力矩控制方法是十分有效的,其操作性能也是相当优秀的.然而,这种控制算法必须面对两大难题.第一,必须实现对机器人动力学模型的快速计算第二,必须事先精确了解机器人的动力学模型,因为计算转矩算法在模型未知的情况下鲁棒性较差.但是在实

CUDA error: device-side assert triggered

运行时出现下面的错误: C:/cb/pytorch_1000000000000/work/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:142: block: [0,0,0], thread: [17,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds"` failed. C:/cb/pytorch_

保存训练过程中的修复图

1 damaged_images = ground_truths * masks + (1 - masks) 2 outputs_comps = ground_truths * masks + outputs * (1 - masks) 3 if count % 1000 == 0: 4 sizes = ground_truths.size() 5 bound = min(5, sizes[0])

pytorch之科学计算

一、简介　　torch作为深度学习的主流框架，其根本在于1.具有强大的GPU加速的张量计算功能。2.包含自动求导系统的深度神经网络。自动求导功能由torch.Autograd模块实现，而科学计算部分则直接通过torch,mathfunc()来实现，本文拟对科学计算相关函数做一个简单总结。二、torch科学

树形（换根） dp

树形dp(换根dp) 一句话总结重点：第一次dfs搜索所有点，得出所有点状态的值，第二次dfs对于各种状态进行计算，从而得出所需要的答案。 dfs设计：总结：第一次扫描时，任选一个点为根，在“有根树”上执行一次树形dp，在回溯时，自底向上的状态转移。第二次扫描时，从第一次选的根出发，对整根树执行一

nnunet(五) edit plans files

https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet/blob/master/documentation/tutorials/edit_plans_files.md 改变plans files 可以使得训练更灵活：您可以脱离nnU-Net的默认配置，使用不同的U-Net拓扑结构topologies、批量大小batch sizes和块大小patch sizes。请参照补充材料中的6.2章

s函数编写

教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1bv411C7Y7?p=1 edit sfuntmpl 命令打开官方自带的s函数例程下面是s函数的一个模版 %S-function for continuous state equation function [sys,x0,str,ts]=s_function(t,x,u,flag) switch flag, %Initialization case 0, [

前端文件大小换算

上传文件时需换算文件大小可参考以下代码 window.getFileSize = function(size){ if (size === 0) return '0 B'; var k = 1000, // or 1024 sizes = ['B', 'KB', 'MB', 'GB', 'TB', 'PB&

sklearn 中 learning_curve函数的详细使用方法（机器学习）

learning_curve函数的使用 1、原理该函数是用来画学习曲线，可以直接返回训练样本、训练集分数、测试集分数内部是根据交叉验证来获得分数的学习曲线就是通过画出不同训练集大小时训练集和交叉验证的准确率，可以看到模型在新数据上的表现，进而来判断模型是否方差偏高或偏差过