MaxPooling1D层 keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') 对时域1D信号进行最大值池化 参数 pool_size:整数,池化窗口大小 strides:整数或None,下采样因子,例如设2将会使得输出shape为输入的一半,若为None则默认值为pool_size。 pad
Python 中有很多库可以用来可视化数据,比如 Pandas、Matplotlib、Seaborn 等。 Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline t = np.arange(0., 5., 0.2) plt.plot(t, t, "r--", t, t**2, "bs", t
在模型过于复杂的情况下,模型会学习到很多特征,从而导致可能把所有训练样本都拟合到,这样就导致了过拟合。解决过拟合可以从两个方面入手,一是减少模型复杂度,一是增加训练集个数。而正则化就是减少模型复杂度的一个方法。即以最小化损失和复杂度为目标(结构风险最小化): $$J(w)=Loss(x,w)+\lambda Complexity(w)$$ 比如在逻辑回归中,通常可以在目标函数(经验风险)中加上一个
回忆一下,在“二维卷积层”一节里介绍的图像物体边缘检测应用中,我们构造卷积核从而精确地找到了像素变化的位置。设任意二维数组X的i行j列的元素为X[i, j]。如果我们构造的卷积核输出Y[i, j]=1,那么说明输入中X[i, j]和X[i, j+1]数值不一样。这可能意味着物体边缘通过这两个元素之间。但实际图像里,我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置:即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位
GitBook内置了对国际化的支持。 插件可以注册新语言,并为不同语言提供正确的消息。 注册区域设置和消息 第一步是注册语言: module.exports = GitBook.createPlugin({ init: (dispatch, getState, { I18n }) => { dispatch(I18n.registerLocale('en-US', {
Ngnix使用hash表来协助完成请求的快速处理。 考虑到保存键及其值的hash表存储单元的大小不至于超出设定参数(hash bucket size), 在启动和每次重新配置时,Nginx为hash表选择尽可能小的尺寸。 直到hash表超过参数(hash max size)的大小才重新进行选择. 对于大多数hash表都有指令来修改这些参数。例如,保存服务器名字的hash表是由指令 server_n
RequireJS has an optimization tool that does the following Combines related scripts together into build layers and minifies them via UglifyJS (the default) or Closure Compiler (an option when using Ja
(注意:thousands 属性稍有命名不当,当组定义允许分组而不是几千。) 本地化定义必须包含以下时间属性: dateTime – 日期和时间(%c) 格式化字符串(例如:"%a %b %e %X %Y")。 date - 日期 (%x) 格式化字符串(例如:"%m/%d/%Y")。 time - 时间(%X) 格式化字符串(例如:"%H:%M:%S")。 periods –本地的上午和下午,同
格式化数字是不经常用到的,只有在例如丑陋的"0.30000000000000004"出现在你的数轴标签上时,或者你想要使用固定精度将几千的数字组织为更加可读的形式,例如"$1,240.10",再或者你可能只想展示一个特定的数字的显著位。D3使用标准的数字格式化使得一切变得简单,例如,创建一个用0补齐4位数字的函数,可以这样: var zero = d3.format("04d"); 现在,你就可
在jboot中,很多分布式的调用,需要把 javaBean 序列化后才能进行传输 或者 进行缓存。比如 rpc、mq、cache 等都需要序列化组件。 例如,在 redis 中,我们可以为 redis 组件自定义自己的序列化方式,只需要进入如下配置即可: jboot.redis.serializer = xxxx 自定义序列化是通过Jboot的SPI机制来实现的,我们只需要安装 SPI 规范来实
scipy.optimize package提供了几种常用的优化算法。 该模块包含以下几个方面 - 使用各种算法(例如BFGS,Nelder-Mead simplex,Newton Conjugate Gradient,COBYLA或SLSQP)对多变量标量函数(最小化())进行无约束和约束最小化 全局(强力)优化程序(例如,退火(),流域购物()) 最小二乘最小化(leastsq())和曲线拟合
在本章中,我们将学习如何优化Drupal以提高其性能和速度。 我们可以通过几个步骤来改善网站的性能。 以下是优化网站的一些方法。 启用页面缓存 Cache pages for Anonymous Users启用Cache blocks和Cache pages for Anonymous Users 。 页面缓存允许您的内容存储在不同的数据库缓存表中。 页面缓存存储在HTML内容中。 它优化了匿名用
Hyperf 对国际化的支持是非常友好的,允许让您的项目支持多种语言。 安装 composer require hyperf/translation 该组件为一个独立组件,无框架相关依赖,可独立复用于其它项目或框架。 语言文件 Hyperf 的语言文件默认都放在 storage/languages 下面,您也可以在 config/autoload/translation.php 内更改语言文件的
Element Plus 组件内部默认使用英语,若希望使用其他语言,则需要进行多语言设置。以中文为例,在 main.js 中,如果是完整引入 Element Plus: import { createApp } from 'vue' import ElementPlus from 'element-plus' import 'dayjs/locale/zh-cn' import locale fr
国际化 Element 组件内部默认使用中文,若希望使用其他语言,则需要进行多语言设置。以英文为例,在 main.js 中: import { i18n } from 'element-react' import locale from 'element-react/src/locale/lang/en' i18n.use(locale); 如果使用其它语言,默认情况下中文语言包依旧是被引入的