Layers

Arcgis 常用的官网地址

1、https://developers.arcgis.com/javascript/latest/api-reference/esri-views-layers-FeatureLayerView.html
arcgis·2020-02-27 02:18

TCP/IP

TCP/IPTCP/IP体系结构tcp_layers_encaps_addr.pngTCP/IP协议族Application(文本传输、电子邮件、虚拟终端)：Telnet、DNS、FTP、HTTP、SMTP
知君远来·2020-02-26 03:31

ResNet详解与分析

我们知道，对浅层网络逐渐叠加layers，模型在训练集和测试集上的性能会变好，因为模型复杂度更高了，表达能力更
shine-lee·2020-02-25 20:00

在 Tensorflow 使用 Batch Normalization

关于BatchNormalization的介绍，参见知乎贴：https://www.zhihu.com/question/38102762BNinTensorflowtf.contrib.layers.batch_norm
jayking1121·2020-02-23 18:54

Cesium官方教程4--影像图层

原文地址：https://cesiumjs.org/tutorials/Imagery-Layers-Tutorial/影像图层Cesium支持多种服务来源的高精度影像（地图）数据的加载和渲染。
Cesium实验室·2020-02-21 20:48

Transparency Layers

透明层由两个或多个对象组成，这些对象组合在一起以生成复合图形。所得到的复合物被视为单个物体。当要对一组对象应用效果时，透明层很有用，例如应用于图9-1中三个圆的阴影。9-1三个圆作为透明层中的复合如果将阴影应用于图9-1中的三个圆圈，而不先将它们渲染到透明层，您将得到如图9-2所示的结果。9-2三个圆圈绘成独立的实体透明层的工作原理Quartz透明层类似于许多流行图形应用中可用的层。层是独立的实体
权宜平和·2020-02-21 17:02

【深度学习-9】用TensorFlow构建卷积神经网络（一）

根据TensorFlow官网上的教程，AGuidetoTFLayers:BuildingaConvolutionalNeuralNetwork，我们先来学习怎样使用TF中的layers模块构建一个简单的卷积神经网络来识别手写数字
Rapp·2020-02-21 15:11

AVFoundation开发秘籍笔记-12动画图层内容CoreAnimation

CoreAnimation包含两类对象：Layers。图层对象由CALayer类定义，并用于管理屏幕内可视化内容的元素。
竹与豆·2020-02-20 00:08

16 keras激活函数

看代码fromkeras.layers.coreimportActivation,Densemode
readilen·2020-02-18 19:57

1.3 Layers 图层 - Basics 基础

LayersinOrigamiStudioaresimilartolayersinSketchandPhotoshop:everylayerhasstyleattributes(position,size,animageorcolor)andcanbeorderedandorganized.图层的作用在OrigamiStudio和在Sketch、Photoshop中是一样的：没个图层都有样式属性（
刘板栗·2020-02-17 11:06

还是需要学习一个——Caffe源码

主要的类：Blob：储存数据和微分Layers:各种各样的层，卷积、池化等等等Net:计算梯度Solver:更新参数有些类特别重要，是caffe思想的核心，比如im2col，col2imgPaste_Image.png
陈继科·2020-02-17 07:27

PyTorch简明笔记[3]-神经网络的基本组件（Layers、functions）

前言：PyTorch的torch.nn中包含了各种神经网络层、激活函数、损失函数等等的类。我们通过torch.nn来创建对象，搭建网络。PyTorch中还有torch.nn.functional，让我们可以通过调用函数的方式，来直接搭建网络，而不用像torch.nn一样要先创建对象。我们可以按照自己的习惯，结合上面两种方法，来搭建网络。一般情况下，对于像Conv层这种需要定义多个参数的时候，我们采
Stack_empty·2020-02-16 09:22

Resnet——深度残差网络（二）

resnet的基本结构方便与代码进行对比resnet的自定义类如下:importtensorflowastffromtensorflowimportkerasclassBasicBlock(keras.layers.Layer
赵代码·2020-02-12 23:00

tf.layers.conv1d

conv1d功能：生成卷积核，对输入层进行卷积，产生输出的tensor。inputs:输入一个tensor。filters:integer：输出空间的维度。kernel_size:Anintegerortuple/listofasingleinteger，1维卷积窗口的大小。strides:Anintegerortuple/listofasingleinteger，卷积步长。padding:One
骑鲸公子_·2020-02-12 22:03

mxnet RNN简单剖析

importmxnetasmx官方github教程部分代码网络生成num_layers=2num_hidden=256stack=mx.rnn.SequentialRNNCell()foriinrange
月见樽·2020-02-11 21:10

对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

在用tensorflow做一维的卷积神经网络的时候会遇到tf.nn.conv1d和layers.conv1d这两个函数，但是这两个函数有什么区别呢，通过计算得到一些规律。
孤独的猿行客·2020-02-11 14:04

[Deep-Learning-with-Python]神经网络入手学习[上]

神经网络入手[上][x]神经网络的核心部分[x]Keras介绍[]使用Keras解决简单问题：分类和回归神经网络剖析神经网络的训练与下列对象相关：网络层Layers，网络层结合形成神经网络模型；输入数据以及对应标签
七八音·2020-02-11 10:48

Django-channels2.0笔记--2、Channel Layers

官网地址：点击进入官网channel允许用户在应用程序的不同实例之间进行通讯，这是实现分布式实时应用的一部分如果你不想所有的message和event都经由数据库的话此外，它还可以和工作进程结合使用来创建基本的任务队列或者卸载任务但是channel本身是不附带任何开箱即用的channellayer的，因为每一个channellayer都依赖于不同的网络数据传输方式channel官方推荐的是配置ch
蕤秋·2020-02-11 00:57

27 Containers

一、Sequentialkeras.layers.containers.Sequential(layers=[])Sequential容器是一个存放Layers的线性堆栈。
readilen·2020-02-10 09:48

通过Sequential快速搭建tensorflow模型

完成一个模型搭建，大致需要三个步骤：创建网络>模型编译>模型训练1、构建网络构造器创建model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(32,input_shape
_江边城外_·2020-02-10 07:57

leetcode 102. 二叉树的层次遍历

defsolve(root):layers=[]ifnotroot:returnlayerslayer=0deque=[root]whiledeque:layers.append([])#先从当前这个root
fanchuang·2020-02-09 18:30

LibGDX开发 - Tiled地图 之 图层

原文链接http://doc.mapeditor.org/en/latest/manual/layers/初稿2017-10-15，还待完善术语对照：Layer-图层Object-对象图层Tiled地图支持多种内容
imagefancy·2020-02-09 15:11

Exception: "concat" mode can only merge layers with matching output shapes except for the concat axis

Exception:"concat"modecanonlymergelayerswithmatchingoutputshapesexceptfortheconcataxis.Layershapes:[(None,512,30,512),(None,16,30,40)]看了几个答案，好像一般都是设置kersa.json文件。虽然知乎答案并没有任何帮助，还是贴一下。我是在github上看到源码作者的设
大魔王是本人·2020-02-09 05:12

[翻译5.3] Common Layers （上）

2017年8月19日星期六整理第五章部分此处给出本节的代码：https://github.com/Leechen2014/TensorFlow-for-Machine-Intelligence相关的文件描述在github中给出。PS:翻译来源：http://shop.oreilly.com/product/9781939902351.doPS:我发现：最近发现，短文比较好一些。如果按照章节来上传文
斐波那契的数字·2020-02-09 01:42

Keras多输出模型构建

1、多输出模型使用keras函数式API构建网络：#输入层inputs=tf.keras.layers.Input(shape=(64,64,3))#卷积层及全连接层等相关层x=tf.keras.layers.Dense
牧世·2020-02-08 09:55

layers

ChannelLayerManager在获取DEFAULT没有时，引入设置中的backend_class，调用backend_class(**config)，之后返回BaseChannelLayerdef__init__(self,expiry=60,capacity=100,channel_capacity=None):self.expiry=expiryself.capacity=capaci
xncode·2020-02-06 20:27

CALayer CAScrollLayer CATextLayer Guide(一)

CALayerLayer的基本属性：Layers像Views有subviews一样，也有sublayers；当你改变Layer的属性时，layer会自动动画，你也可以自定义动画时间；Layers比view
ShawnDu·2020-02-05 00:28

leaflet加载WMS服务

扩展Tile图层，使用扩展后的图层调用WMTS服务letextent=L.tileLayer.wms("http://localhost:9999/geoserver/TJ/wms",{layers:'
Look_a_Look·2020-02-01 17:53

自定义网络搭建

使用到的API有：keras.Sequential、Layers/Model1.keras.Sequential以前的代码已经很多次用到了这个接口，这里直接给出代码：model=Sequential([
赵代码·2020-01-31 17:00

在Tensorflow中查看权重的实现

刚开始学习tensorflow，还不太会用，开个博记录，今天遇到一个问题是用tf.layers.dense创建的全连接层，如何查看权重？知道kernel表示了权重，但是如何提示成变量？
龙本·2020-01-24 09:23

tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例

conv1=tf.layers.conv2d
董煎饼·2020-01-20 09:00

tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例

defvar_filter(var_list,last_layers=[0]):filter_keywords=['fine_tune','layer_11','layer_10','layer_9',
guotong1988·2020-01-20 08:20

基于pytorch的lstm参数使用详解

参数：input_size:输入'x'中预期特性的数量hidden_size:隐藏状态'h'中的特性数量num_layers:循环层的数量。
hufei_neo·2020-01-14 11:16

Googleplaystore数据分析

importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,optimizers,Sequential,metrics#设置GPU使用方式
蜂子锴·2020-01-11 08:04

cs231n：assignment2——python文件：layers.py

视频里AndrejKarpathy上课的时候说,这次的作业meatybuteducational,确实很meaty,作业一般是由.ipynb文件和.py文件组成,这次因为每个.ipynb文件涉及到的.py文件较多,且互相之间有交叉,所以每篇博客只贴出一个.ipynb或者一个.py文件.(因为之前的作业由于是一个.ipynb文件对应一个.py文件,所以就整合到一篇博客里)还是那句话,有错误希望帮我指
X_Y·2020-01-08 02:40

pytorch 实现在预训练模型的 input上增减通道

如何把imagenet预训练的模型，输入层的通道数随心所欲的修改，从而来适应自己的任务#增加一个通道w=layers[0].weightlayers[0]=nn.Conv2d(4,64,kernel_size
Hi_AI·2020-01-06 11:51

Pytorch根据layers的name冻结训练方式

使用model.named_parameters()可以轻松搞定，model.cuda()#########################################Frozesomelayerstofine-turnthemodel########################forname,paraminmodel.named_parameters():#带有参数名的模型的各个层包含的
木有感情的机器人·2020-01-06 09:31

UILabel在iOS8下的Color Blended Layers

现在App的页面越来越复杂，性能优化成为了开发当中非常重要的一环，并且对性能的追求越来越极致，本文将主要讲述如何解决UILabel在显示中文时，像素混合的问题，由于内容不多，所以就不作目录了，费话不多说，马上开始。首先补充一些基础的知识点（以下知识点，均在像素对齐的情形下），我们知道GPU是图形硬件，主要的工作是混合纹理并算出像素的RGB值，这是一个非常复杂的计算过程，计算的过程越复杂，所需要消耗
Delpan·2020-01-04 00:55

Keras自定义Layer使用说明

__init__()self.dense_1=K.layers.Dense(5
小林书店副编集·2020-01-02 22:00

自定义层（06）

通过对tf.keras.layers.Layer进行子类化并实现以下方法来创建自定义层：build：创建层的权重。使用add_weight方法添加权重。call：定义前向传播。
YX_Andrew·2020-01-01 22:22

12 学习笔记 例子

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportD
readilen·2019-12-31 11:09

ArcGis图形

require(["esri/Map",//底图"esri/Basemap",//视图"esri/views/MapView",//图层瓦片层"esri/layers/WebTileLayer",//几何点
神马都是浮云·2019-12-31 11:00

route layer

concatlayer这里面提供4个函数：route_layermake_route_layer(intbatch,intn,int*input_layers,int*input_size);voidforward_route_layer
陈继科·2019-12-30 16:18

PyTorch-LSTM

1importtorch2importtorch.nnasnn34torch.random.manual_seed(10)56input_size=2#输入向量维度7hidden_size=4#隐层层维度8num_layers
xidian_mao·2019-12-28 19:00

土法炮制：前馈网络是如何实现的？

一个简单的例子如下：model=keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(32,activation=
胡键·2019-12-28 11:09

TensorFlow介绍

Caffe2→PyTorchTorch→PyTorchTheanoGoogle,→TensorFlow→TensorFlow2ChainerMXNet2017TensorFlow1.0tf.contribtf.layers
Kelly_姣·2019-12-27 18:03

26 Noise Layers

一、GaussianNoisekeras.layers.noise.GaussianNoise(sigma)将以0为中心，标准差是sigma的高斯噪音数据加到输入数据中。
readilen·2019-12-24 13:03

RTFSC | Caffe 源码阅读 （其一）

OverviewOverview我们今天主要讲一下layers的源码layerslayersoverview我们发现每一种layer都分成.cpp和.cu两种。其实很好理解，.cpp的是
voidrank·2019-12-23 03:49

simple logistic regression in keras

importseabornassnsimportnumpyasnpfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionCVfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense
loveplay1983·2019-12-18 21:59

SqueezeNet的Tensorflow实现-源码分析

importtensorflowastfimportnumpyasnpclassSqueezeNet(object):def__init__(self,inputs,nb_classes=1000,is_training=True):#conv1net=tf.layers.conv2d
深度学习模型优化·2019-12-18 15:01
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