《底层》专题

[source] GaussianNoise keras.layers.GaussianNoise(stddev) 应用以 0 为中心的加性高斯噪声。 这对缓解过拟合很有用 （你可以将其视为随机数据增强的一种形式）。 高斯噪声（GS）是对真实输入的腐蚀过程的自然选择。 由于它是一个正则化层，因此它只在训练时才被激活。 参数 stddev: float，噪声分布的标准差。 输入尺寸 可以是任意的。

[source] BatchNormalization keras.layers.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, scale=True, beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones', moving_mean_initializer=

[source] LeakyReLU keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.3) 带泄漏的 ReLU。 当神经元未激活时，它仍允许赋予一个很小的梯度： f(x) = alpha * x for x < 0, f(x) = x for x >= 0. 输入尺寸 可以是任意的。如果将该层作为模型的第一层， 则需要指定 input_shape 参数 （整数元组，不包含样本数量的

[source] Add keras.layers.Add() 计算输入张量列表的和。 它接受一个张量的列表， 所有的张量必须有相同的输入尺寸， 然后返回一个张量（和输入张量尺寸相同）。 示例 import keras input1 = keras.layers.Input(shape=(16,)) x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(i

[source] Embedding keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False,

[source] RNN keras.layers.RNN(cell, return_sequences=False, return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, unroll=False) 循环神经网络层基类。 参数 cell: 一个 RNN 单元实例。RNN 单元是一个具有以下几项的类： 一个 call(input_at_

[source] LocallyConnected1D keras.layers.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bia

[source] MaxPooling1D keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid', data_format='channels_last') 对于时序数据的最大池化。 参数 pool_size: 整数，最大池化的窗口大小。 strides: 整数，或者是 None。作为缩小比例的因数。 例如，2

[source] Conv1D keras.layers.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',

[source] Dense keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regular

所有 Keras 网络层都有很多共同的函数： layer.get_weights(): 以含有Numpy矩阵的列表形式返回层的权重。 layer.set_weights(weights): 从含有Numpy矩阵的列表中设置层的权重（与get_weights的输出形状相同）。 layer.get_config(): 返回包含层配置的字典。此图层可以通过以下方式重置： layer = Dense(32

流行的Web框架大多数是MVC框架，MVC这个概念最早由Trygve Reenskaug在1978年提出，为了能够对GUI类型的应用进行方便扩展，将程序划分为： 控制器（Controller）- 负责转发请求，对请求进行处理。 视图（View） - 界面设计人员进行图形界面设计。 模型（Model） - 程序员编写程序应有的功能（实现算法等等）、数据库专家进行数据管理和数据库设计（可以实现具体的功

注意: Adobe Muse 不再添加新增功能，并将于 2020 年 3 月 26 日停止支持。有关详细信息和帮助，请参阅 Adobe Muse 服务结束页面。 在 Muse 中使用“图层”面板 Muse 包括一个“图层”面板，可用于构建页面元素和组织网站设计。在本文中，您将了解“图层”面板，并找到能让项目更容易更新的策略。 了解图层 默认情况下，Muse 网站的每个页面都至少包含一个已命名的图层

类AbstractStub是stub实现的通用基类。 类AbstractStub也是生成代码中的stub类的通用基类。这个类容许重定义，例如，添加拦截器到stub。 类定义 package io.grpc.stub; public abstract class AbstractStub<S extends AbstractStub<S>> { } 属性和构造函数 类AbstractStub有两个属

类定义 这个类是通过grpc的proto编译器生成的类，它的package由.proto文件中的 java_package 选项指定，如： option java_package = “io.grpc.examples.demo”; 类定义如下，继承AbstractStub，并实现DemoServiceBlockingClient接口： package io.grpc.examples.demo;