die

CSS 容器背景 10 种颜色渐变Demo(linear-gradient())

语法 background: linear-gradient(direction,color-stop1,color-stop2,...); direction:用角度值指定渐变的方向(或角度)。 color-stop1,color-stop2,...:用于指定渐变的起止颜色。 注意:至少需要两种颜色。 第一个 background: linear-gradient(to left,#d3959b... »

Tensorflow中k.gradients()和tf.stop_gradient()用法说明

上周在实验室开荒某个代码,看到中间这么一段,对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉,特此周末进行重新并总结。 y = xx + K.stop_gradient(rounded – xx) 这代码最终调用位置在tensoflow.python.ops.gen_array_ops.stop_gradient(input, name=None),关于这段代码为什么这... »

解析php中die(),exit(),return的区别

return就是纯粹的返回值了,但是也不会运行后续代码exit:正常运行程序并退出程序;exit:非正常运行导致退出程序;return():返回函数,若在主函数中,则会退出函数并返回一值。 »

php程序之die调试法 快速解决错误

上论坛求助 而不是首先经过自己排查 3. 不去分析问题,而是发牢骚 »

php die()与exit()的区别实例详解

网上搜索die与exit两个函数的区别,大部分的”标准答案”都是说die是退出并释放内存,exit是退出但不释放内存。 这个解释显然是错的,PHP手册中已经说过“die — Equivalent to exit().This language construct is equivalent to exit(). ”两者只是别名关系,除此之外完全一样。 不过我还是很好奇,决定从源码中找找线索,看看p... »

基于梯度爆炸的解决方法:clip gradient

1. 梯度爆炸的影响在一个只有一个隐藏节点的网络中,损失函数和权值w偏置b构成error surface,其中有一堵墙,如下所示损失函数每次迭代都是每次一小步,但是当遇到这堵墙时,在墙上的某点计算梯度,梯度会瞬间增大,指向某处不理想的位置。 »

TensorFlow梯度求解tf.gradients实例

我就废话不多说了,直接上代码吧! import tensorflow as tf w1 = tf.Variable([[1,2]]) w2 = tf.Variable([[3,4]]) res = tf.matmul(w1, [[2],[1]]) grads = tf.gradients(res,[w1]) with tf.Session() as sess: tf.global_variable... »

CSS 实现渐变效果小结( linear-gradient线性渐变 和 radial-gradient径向渐变)

线性渐变( linear-gradient ) background-image: linear-gradient(to 方向, 开始颜色, 中间颜色1, 中间颜色2, ... , 结束颜色 ); 四个方向的组合-八个方向 top, right, bottom, left 角度 90deg 径向渐变( radial-gradient ) background-image: radial-gradi... »

@tf.custom_gradient

@tf.custom_gradient

@tf.custom_gradient 初衷 网上资料较少,而且官方文档比较ambigious(也许有误),花了比较久的时间搞懂这个修饰器,记此贴防止大家走弯路。 官方文档 参考文档 介绍 @tf.custom_gradient 装饰器允许控制对梯度的一连串操作,这样做的好处是对梯度操作提供一种更有效率更稳定方式。 考虑一种情况 由于数值不稳定性,x=100处的梯度(▽f=∂f∂xi⃗\bigtr... »

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QT Quick Qml 实例——滑块拖动颜色框的平移(Gradient、drag、clip、transform、antialiasing)

文章目录1. 简介2. 详解 1. 简介         今天弄了一个实例,当我们拖动滑块的时候,黄绿颜色也会随着拖动而变化。在此中用到了 Gradient颜色渐变、drag实现了滑块、transform的平移、ITem属性的clip,最难处理的是,当长宽变化后,如何去保持滑块和颜色比列不变(小菜鸟的自以为)当然再怎么描述也不如仔细瞅一瞅~ ( 说个题外话,CSDN不方便传视频,但可以转gif再传... »

Anoconda虚拟环境下打开jupyter notebook出现The kernel has died, and the automatic restart has failed的解决办法

解决办法1.重新打开cmd ,输入jupyter kernelspec list,查看你的jupyter里有几个kernel,一般如果没额外安装过,会只显示一个path。 »

css3实现圆锥渐变conic-gradient效果

语法: background-image: conic-gradient(from angle at position, start-color, …, last-color ) 第一个参数: from angle :起始的角度,可选,默认为从上到下 position :圆锥锥点的位置 第二个参数: start-color :定义开始颜色 stop-color :定义结束颜色 1.第一... »

CSS 使用radial-gradient 实现优惠券样式

本文将介绍如何使用 css 中的 radial-gradient 实现如下图所示的优惠券样式效果:   绘制基本样式 首先,我们绘制出优惠券的基本样式,这很简单,就不多说了。 <div class="voucher"> <div class="left"></div> <div class="ri... »

CSS3径向渐变radial-gradient实现波浪边框和内倒角的方法

前言 大佬给了一张优惠券图片(如下图),我一看,这波浪型的边框和内倒角用css写不出来吧,遂向大佬说明并要ui切图,大佬回答:css3可以实现。好吧,大佬都说可以实现了,还不赶紧去求谷哥,度娘。 实现内倒角 上代码,然后解释代码 <div class="radial-gradient"></div> <style> .radial-gradi... »

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图像梯度(Image Gradient)

文章目录图像梯度的定义(离散)图像梯度理解 图像梯度的定义(离散) 对于一个二元函数F(x,y)F(x,y)F(x,y)来说,其偏导数的定义为: δF(x,y)δx=lim⁡ϵ→0F(x+ϵ,y)−F(x,y)ϵ\frac {\delta F(x,y)}{\delta x}=\displaystyle \lim_{\epsilon \rightarrow 0}\frac {F(x+\epsilon... »

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2月20日 阻尼牛顿法,拟牛顿法(Quasi-Newton Methods)及各种具体实现方法,共轭梯度法(Conjugate Gradient)

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37524275DFP算法:5: BFGS算法6: Broyden类算法共轭梯度法共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。... »

configure:13747: error: You requested FFmpeg (h264, h263, theora, mp4v-es) but not found…die

config.log中错误如下: /* end confdefs.h. */ | | /* Override any GCC internal prototype to avoid an error. | Use char because int might match the return type of a GCC | builtin and then its argument prototy... »

XGBoost(extreme gradient boosting)的使用例子

梯度提升模型(gradient boosting):它是目前在结构化数据中表现最好的模型。和随机森林类似,都是集成学习的方法。随机森林是将多个决策树的预测值取平均。梯度提升梯度是一种通过循环迭代将模型添加到集合中集成的方法。它首先用单个模型初始化集合,其预测可能非常稚拙的。(即使它的预测非常不准确,随后对集合的添加也会解决这些错误。) 迭代过程: 首先,我们使用当前模型集合为数据集中的每个观测生成... »

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优化算法之梯度下降(Gradient Descent)

一、梯度下降法 重申,机器学习三要素是:模型,学习准则,优化算法。这里讨论一下梯度下降法。 通常为了充分利用凸优化中的一些高效成熟的优化方法,像:共轭梯度、拟牛顿法等,所以呢很多的机器学习算法倾向于选择合适的模型和损失函数来构造一个凸函数作为优化的目标。但是呢,也有一些模型(例如神经网络)的优化目标是非凸的,以至于只能找到其局部最优解。 机器学习中,常用的优化算法就是梯度下降法,首先初始化参数θ0... »

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梯度下降(Gradient Decent)与随机梯度下降(Stochastic Gradient Decent)

梯度下降(Gradient Decent) 主要参考资料:台大李宏毅教授的机器学习课程 B站视频 与之前我有讲过的EM算法类似,梯度下降算法同样是一个优化算法。它所要解决的问题是: 求得 θ⋆=arg min⁡L(θ)\theta^{\star}=\argmin L(\theta)θ⋆=argminL(θ) 其中θ\thetaθ是待更新的参数,注意这可以包括多个参数,也就是说θ\thetaθ是一个... »

jquery移除了live()、die(),新版事件绑定on()、off()的方法

jquery移除了live()、die(),新版事件绑定on()、off()的方法

我蛋疼了快10分钟,怎么调用都是报错,最后一查,原来jquery已经移除了live()和die()方法。使用了新的事件绑定方法on()、解除绑定方法off(). 新的绑定方法on()和比live()相比,效率比之前的高。因为live()是固定在document节点上的。如果绑定的元素嵌套在很深的层中,那么事件一级级的传递必将影响到效率。而on()是绑定在$()选择的元素上,嵌套深度可自由选择。 o... »