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插槽的基本使用（匿名插槽）
1.新建一个.vue文件 DialogWin.vue文件 //在这个文件中放了一个slot占位符 <template> <div> <div>头部</div> <div> //匿名插槽 <slot> <h1>这是一个后备内容，当没有内容传入这个插槽的时候，此行才会显示</h1>label smoothing
label 可分为 hard label 和 soft label； label smoothing，标签平滑，像 L1 L2 dropout 一样，是一种正则化的方法； 用于 防止模型过分自信，提升泛化能力； 不过这个 方法不是 很常用，有很多 tricks 可以起到类似的作用，学到最后你会发现，很多算法之间彼此互通。 为什么需要 label sLabel smoothing
label Smothing相较交叉熵函数引入了一个factor机制，一般取0.1，它的好处就是： 使用了Label Smoothing损失函数后，在训练阶段预测正确时 loss 不会下降得太快，预测错误的時候 loss 不会惩罚得太多，使其不容易陷入局部最优点，这在一定程度可以抑制网络过拟合的现象。 对于分类类别比较接近拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）
概念 零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是 $0$ 。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到，就被认为该事件一定不可能发生（即该事件的概率为 $0$ ）。 拉普拉斯平滑(Laplacian smoothing) 是为了解决零概率「NLP」语言模型
Language Model (语言模型) Noisy Channel Model \[p(text|source) \propto p(source|text)p(text) \] \(\propto\)符号表示成正比，公式根据Bayes定理得出，目标是找到使得\(p(text|source)\)概率最大的text。 应用场景：语音识别，机器翻译，拼写纠错，OCR，密码破解。 这些应用场景的共同点：fluent 学习记录(4)——动网格smooting和remesh方法怎么选
由于我做动网格仿真，所以最近在学动网格，主要用smoothing+remeshing方法。但是在使用过程中发现有两个大问题——网格质量越来越差和计算越来越慢。 这两个都是比较常见的问题，为了解决这个问题，彻底弄懂动网格参数设置并选择出最适合我的参数，我今天做了一系列实验，实验参数及结果如下标签平滑Label Smoothing Demo(附pytorch的NLLLoss()，gather())
LabelSmoothing.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable # Wangleiofficial # https://github.com/pytorch/pytorch/issues/7455#issuecomment-720100742 class LabelSmoothingLoss(torch.nn.Module)粒子背景测试
粒子运动背景 <template> <div class="outer"> <particles-com class="inner"/> <div class="wd">gCode Teacher</div> </div> </template> <script> import ParticlesCom from './components字体抗锯齿（-webkit-font-smoothing）
提示: -webkit-font-smoothing（用来控制字体渲染时的平滑效果，使字体看起来更加清晰和舒服，在 Mac OS 和 ios 中表现比较明显，在 windows 中表现不明显），并非css的标准特性，可以根据自己的情况选择性的使用。 -webkit-font-smoothing: antialiased; /*chrome、safari*/ -moz-osx-font-smo图像处理几种Trick
1、基础数据增强 数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。 【1】几何变换类 几何变换类即对图像进行几何变换，包括翻转，旋转，裁剪，变形，缩放等各类操作 【2】 颜色变换类等 常见的包括噪声、模糊、颜色变换、擦除、填充 AuCSS3 不容易被使用的属性
CSS3 不容易被使用的属性 主要内容1. 优化显示文本 主要内容 本博文主要记录平时看到的一些 CSS3 的高级用法，在需要的时候可以查阅。 1. 优化显示文本 有时，字体并不能在所有设备上都达到最佳的显示，所以可以让设备浏览器来帮助你： html { -moz-osx-font-smoothing: gr网页字体更清晰的css用什么？
对字体进行抗锯齿渲染可以使字体看起来会更清晰舒服。在线demo： https://jsfiddle.net/zhangchi/rxmyq1L7/6/font-smoothing是非标准的CSS定义。它被列入标准规范的草案中，后由于某些原因从web标准中被移除了。但是，我们可以用以下两种定义进行抗锯齿渲染webkit-font-smoothing: antiaSpring Boot + Vue3 前后端分离 实战wiki知识库系统
Spring Boot + Vue3 前后端分离 实战wiki知识库系统V：ititit111222333<template> <img alt="Vue logo" src="./assets/logo.png"> <HelloWorld msg="Welcome to Your Vue.js App"/> <el-button>默认按钮</el-button> </label smoothing
An overconfident model is not calibrated and its predicted probabilities are consistently higher than the accuracy. For example, it may predict 0.9 for inputs where the accuracy is only 0.6. Notice that models with small test errors can still be overcon自然语言处理---Language Model
自然语言处理---Language Model Noisy Channel Model举例说明 Language ModelChain RuleMarkov AssumptionMarkov Assumption Example UnigramBigramN-gram Evaluation of Language ModelPerplexity SmoothingAdd-one smoothingAdd-K smoothingInterpolationGood-Turning sGCN学习 DROPEDGE: TOWARDS DEEP GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS ON NODE CLASSIFICATION
阅读DropEdge，加深GCN，解决图神经网络无法加深的问题。 文章目录 一、Introduction二、DropEdge思想方法防止过拟合层级DropEdge 阻止过平滑DropEdge与其他概念的区别1.DropEdge和Dropout2.DropEdge和DropNode3.DropEdge和Graph-Sparsification 总结 一、IntroductionIconfont
觉得阿里巴巴矢量图标好可爱！终于整明白怎么用，立刻记录下来 Symbol方法 1、在<head>标签中加入 <script type = "text/javascript" src="css/brand/font_2202798_2eb7kb6d9cr/iconfont.js"></script> src等于的内容就是下载来的文件中.js的相对路径 2、在<head>标签中加入以下标签平滑Label Smoothing
1.改变惩罚 https://www.datalearner.com/blog/1051561454844661，简单讲解 主要的目的是让分错的标签惩罚度更高一点？ https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11254448.html，简单讲解 上面这个也基本上是这么说的，主要是对原来的真是标签做了改变，使得使用softmax计算交叉熵之后损失更高了（5）label smooth
参考博客https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/86684241 在多分类任务中我们往往无论是使用sigmod函数还是softmax函数，最终都要经过交叉熵函数计算loss： 、 最终在训练网络时，最小化预测概率和标签真实概率的交叉熵，从而得到最优的预测概率分布。如果分类正确p=y，losNLP(四)
一、Noisy Channel Model 应用场景： 语音识别，机器翻译，拼写纠错，OCR，密码破解 上面场景共同点是将信号转为文本 二、Language Model 用来判断一句话从语法上是否通顺 一个已经训练好的语言模型可以通过概率进行判断： 如何训练模型？ 语言模型的目标在uni-app中使用阿里巴巴图标库字体图标
阿里巴巴图标库 添加图标、下载、引入的使用方法： 1、添加图标 2、下载到字体图标文件后，复制圈中的两个文件到static目录下： 3、新建一个自定义字体图标样式文件： font-icon.css 4、给font-icon.css添加内容无法在Java和OpenGL中使用平面照明
我一直在尝试使平面照明在openGL着色器中工作约两周,我已经尝试了很多教程,但仍然无法正常工作,这就是为什么我决定在这个我也搜索过的网站上发布东西的原因你可以帮助我. 顶点着色器： #version 330 core // vertex shader input \\ in vec3 position; in vec2 textureCoords; in随机更改相机背景颜色
我正在尝试在随机选择的两种颜色之间平滑更改相机的背景颜色.我已经实现了,但是随后我开始注意到,每当选择一种新颜色时都会出现闪光.我已经在link上上传了有关该问题的视频.这是我当前正在使用的脚本： public Color color1; public Color color2; float time; float time2; floatPython中的平滑图问题
我一直在尝试平滑由于我使用的采样率及其计数而引起噪音的图.我一直在这里使用帮助-主要是Plot smooth line with PyPlot(尽管我找不到“样条”函数,所以我改用UnivarinteSpline) 但是,无论我做什么,都会因pyplot错误(“ x和y的长度不同”)或scipi.UnivariateSpline的w值不正确而不java-使用卡尔曼滤波器进行多边跟踪平滑？
关于通过多边跟踪飞机,我有以下问题： 我们设法实现了一些算法,使用3个或4个接收器,基于多纬度来计算飞机的位置.问题是,这条轨道看起来很“摇晃”(请查看链接中的图片,对不起,由于声誉我无法在此处添加它.) GPS and Mlat Track 绿线是飞机在地面上的真实GPS轨迹,橙色线是通过多边计