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在本文中，我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集，该数据集是60种不同服装的000，10张灰度图像的集合。...我们将构建一个简单的神经网络模型来对这些图像进行分类。 导入模块 第一步是导入必要的模块。...我们需要先对图像进行预处理，然后才能训练模型。...经过 10 个时期，该模型已经学会了对服装图像进行分类，准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕，我们可以在测试数据上对其进行评估。...我们还可以使用该模型对服装图像进行实时分类。这对于在线购物和自助结账机等应用程序非常有用。
目的： 想实现将该cube上的所有材质球New Material换成change材质球 错误方法： 获取到MeshRenderer，对GetComponent().materials[i]挨个进行赋值...正确方法： 对materials的整个数组进行赋值。而不是它其中的单个值。
在标准化过程中，我们采用了基于SCTransform的方法，并对默认的裁剪参数进行了微调，以减少smFISH实验中偶尔出现的异常值对我们分析结果的干扰。...UMAP 空间（使用 DimPlot()）中可视化聚类结果，或者使用 ImageDimPlot() 覆盖在图像上。...通过使用ImageFeaturePlot()函数，我们可以根据单个基因的表达量来对细胞进行着色，这与FeaturePlot()函数的作用相似，都是为了在二维平面上展示基因表达的分布情况。...考虑到MERFISH技术能够对单个分子进行成像，我们还能够在图像上直接观察到每个分子的具体位置。...在图表上绘制分子对于展示同一图表中多个基因的共表达情况尤为有用。
通常与 Elasticsearch 配合使用，对其中数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示； Filebeat：ELK 协议栈的新成员，一个轻量级开源日志文件数据搜集器，基于 Logstash-Forwarder...源代码开发，是对它的替代。...在需要采集日志数据的 server 上安装 Filebeat，并指定日志目录或日志文件后，Filebeat 就能读取数据，迅速发送到 Logstash 进行解析，亦或直接发送到 Elasticsearch...进行集中式存储和分析。...这种架构解决了 Logstash 在各服务器节点上占用系统资源高的问题。相比 Logstash，Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。
方法包括增强网络设计、进行网络搜索、网络修剪和网络量化。尤其是量化，通过使用低位格式表示网络，在人工智能芯片上的部署变得非常流行。有两种主流的量化方法，量化感知训练（QAT）和训练后量化（PTQ）。...最后，将完全量化的网络部署在整数算术硬件上或在GPU上模拟，在保持合理精度水平的同时，能够在减少内存存储和计算需求的情况下进行高效推理。 量化范围设置。...另一方面，由于舍入操作过程中引入的不精确性，会出现舍入误差，如下等式所述。 这种误差可能随着时间的推移而累积，并对量化表示的总体精度产生影响。以下方法在两个量之间提供了不同的权衡。...MinMax 在实验中使用MinMax方法进行权重量化，其中削波阈值lx和ux公式化为： 这样就不会产生剪切错误。然而，这种方法对异常值很敏感，因为强异常值可能会导致过多的舍入误差。...首先通过校准数据集对正向传播后的激活值进行了实证研究。如上面的图所示，在下界附近观察到值的集中分布，同时在零以上出现的次数明显减少。对活化值的进一步分析表明，-0.2785的经验值作为下限。
； 在不降低分类性能的情况下，尽可能减少每个卷积层的滤波器数量； 不使用偏差，当从浮点转换为定点时，添加常数会妨碍值的监控范围，并且每层上的舍入偏差误差会累积； 使用简单类型的激活，如RELU（线性整流函数...在将神经网络转换为硬件之前，在准备好的数据集上对其进行训练，并保留软件实现的方式以供测试。使用Keras和Tensorflow后端的软件实现。...对于3×3卷积，第二层中特定像素（i，j）的值计算公式如下： 当使用卷积块的定点计算时，有几种不同的策略： 对所有可能的输入图像进行排序，并将注意力集中在潜在的最小值和最大值上，可以得到非常大的缩减系数...； 对于有限的权重和中间结果的宽度的定点计算，舍入误差不可避免地出现，每次加法和乘法基本运算后进行舍入； 在卷积运算的最后进行精确计算和四舍五入（在内存开销和这种方案测试中，这种方案是最有利的）。...来自摄像头的图片经过SDRAM后，按原样显示在屏幕上，并将图像转换为灰度并降低分辨率的图像输入到神经网络进行识别。当神经网络操作完成后，结果也直接输出到屏幕上。
如果你不能立马回答出原因，那说明你对浮点数计算的基本知识还不了解。 刚好最近 segmentfault.com 上也有同学问了同样的一个问题，现在整理下，以备忘。...浮点计算是指浮点数参与的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。...但是，如今的解释器和 print 函数都足够聪明，会在打印浮点数的时候自动舍入，但是又有一些浮点数由于误差过大，又不能舍入。 因此造成了“有些浮点数计算是对的，有些是错的”的现象。...例如，新版本的 Python 默认对所有的浮点数进行自动舍入。因此无法重现我在文首的例子。...或者 sprintf 进行精度舍入。另外有些语言专门提供了处理金融数据的类型。
2、另一方面，String 构造方法是完全可预知的：写入 newBigDecimal("0.1") 将创建一个 BigDecimal，它正好等于预期的 0.1。...原因还是在于二进制无法精确地表示某些十进制小数，因此1023.99999999999999在编译之后的double值变成了1024。...，只有在作除法运算或四舍五入时才用到舍入模式，有下面这几种 ROUND_CEILING //向正无穷方向舍入 ROUND_DOWN //向零方向舍入 ROUND_FLOOR //向负无穷方向舍入...System.out.println(a); } *减乘除其实最终都返回的是一个新的BigDecimal对象，因为BigInteger与BigDecimal都是不可变的（immutable）的，在进行每一步运算时...(3) BigDecimal都是不可变的（immutable）的，在进行每一步运算时，都会产生一个新的对象，所以在做加减乘除运算时千万要保存操作后的值。
注:根本原因是:十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式;十进制数的二进制表示形式可能不精确。...Java在java.math包中提供的API类BigDecimal，用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数。...在实际应用中，需要对更大或者更小的数进行运算和处理。float和double只能用来做科学计算或者是工程计算，在商业计算中要用java.math.BigDecimal。...BigDecimal所创建的是对象，我们不能使用传统的+、-、*、/ 等算术运算符直接对其对象进行数学运算， 而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是 BigDecimal的对象。...(3) BigDecimal都是不可变的（immutable）的，在进行每一步运算时，都会产生一个新的对象，所以在做加减乘除运算时千万要保存操作后的值。
上篇文章，我们介绍了CSS3滤镜效果的模糊效果、设置图像高度、调整图像对比度、向图像添加阴影等知识，这篇文章紧承上篇文章，我们重点介绍下CSS3滤镜效果的将图像转换为灰度、在图像上应用色相旋转、对图像应用不透明度知识...: 200px; height: 100px; } img.shadow { -webkit-filter: drop-shadow(2px 2px 4px orange); /* Chrome, Safari...五、将图像转换为灰度 使用此grayscale()功能可以将图像转换为灰度。值100%完全是灰度。值0%保留图像不变。之间的值0%并且100%是在效果线性乘法器。如果缺少数量参数，则使用值0。...六、在图像上应用色相旋转 该hue-rotate()功能在图像上应用色相旋转。传递的参数定义了将调整图像样本的色环周围的度数。值0deg保留图像不变。...七、对图像应用不透明度 opacity()功能可用于为图像添加透明度。值0%表示是完全透明的，值100%或1保持表示图像不变。之间的值0%并且100%是在效果线性乘法器。
但是，在进行高精度计算时，我们很快就会发现double数据类型存在精度问题，这是由于二进制无法精确表示所有的十进制数，例如 0.1 这个小数在二进制表示中是一个无限循环的小数。...这个问题可能会导致在金额计算等场景中出现错误，严重的话可能会影响到业务逻辑的正确性。 另外，float和double数值类型中的某些特殊值（如无法计算结果、除以0等）可能会导致抛出运行时异常。...在使用BigDecimal进行除法或设置精度时，指定正确的舍入模式非常重要。...BigDecimal 常用方法 在上述内容的基础上，下面我们将介绍BigDecimal类的一些常用方法。...divide() divide() 方法可以用于对两个BigDecimal值进行除法运算，返回一个新的BigDecimal值，并可以设置精度和舍入模式。
在Go语言中，浮点类型具有以下特点： 精度有限：由于浮点数使用有限的位数表示，不能精确地表示所有实数。在进行浮点数运算时，可能会出现舍入误差。...舍入规则：浮点数的舍入规则会影响结果的精度。在进行运算时，计算机会根据舍入规则对浮点数进行近似计算。 浮点类型的精度与舍入 浮点数的精度是指小数部分的位数，精度越高，可以表示的小数部分越精确。...在Go语言中，float32类型的精度约为7位小数，而float64类型的精度约为15位小数。 浮点数的舍入误差是由于无法精确表示所有实数，计算机在进行浮点数运算时会产生近似结果。...科学与工程可视化 在科学和工程可视化中，浮点数可以用于绘制精确的曲线、图表和图像，帮助展示复杂的数据和模型。...在进行连续的浮点数运算时，应考虑运算的顺序，以减小舍入误差的影响。
注:根本原因是:十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式;十进制数的二进制表示形式可能不精确。...1、简介 Java在java.math包中提供的API类BigDecimal，用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数。...在实际应用中，需要对更大或者更小的数进行运算和处理。float和double只能用来做科学计算或者是工程计算，在商业计算中要用java.math.BigDecimal。...BigDecimal所创建的是对象，我们不能使用传统的+、-、*、/等算术运算符直接对其对象进行数学运算，而必须调用其相对应的方法。方法中的参数也必须是BigDecimal的对象。...: ，这边我们要避免这个错误产生，在进行除法运算的时候，针对可能出现的小数产生的计算，必须要多传两个参数 divide(BigDecimal，保留小数点后几位小数，舍入模式) 舍入模式 ROUND_CEILING
以至于即使在今天，不少HTTP/2在具体实现上都有严重的错误，另一些堆栈则根本无法实现（直接忽略浏览器的信号）。不同浏览器使用该系统的方式也存在巨大差异。...Firefox和Safari则相反，仅使用标头。受测试页面的性质决定（仅包含初始加载），所以我无法观察浏览器是否真的发送了更新。...Safari就更奇怪的，它反倒把延期的优先级设得比异步更高（我真的完全理解不了这一点）。...最后，Safari几乎把所有CSS和JS都划入了“高”优先级序列，意味着不那么重要的文件也可能拖慢关键资源，特别是在Safari对所有请求都使用“增量”参数的背景下。...二者的不同之处在于：H1上的序列化是由我们无法控制的下一跳路由器在无形中完成的，而H2/H3则是通过客户端和服务器间的协作端到端完成的。
[zhan.png] 使用滤镜： [zhan.png] 前言 css3的滤镜filter属性，可以对网页中的图片进行类似Photoshop图片处理的效果，通过css对图像进行处理。...值为100%则完全转为灰度图像，值为0%图像无变化。若未设置，值默认是0。也可以写0-1之间的小数。...100%的价值是完全反转。值为0%则图像无变化。值在0%和100%之间，则是效果的线性乘子。 若值未设置，值默认是0。...值为0%则是完全透明，值为100%则图像无变化。0-100%之间则是部分透明。也可以用0-1之间的小数替代%。...让图像中的颜色，在色相环中做对应的旋转。值为0deg，则图像无变化。若值未设置，默认值是0deg。该值虽然没有最大值，超过360deg的值相当于又绕一圈。
Vision Pro上的 Safari 将这种体验提升到一个新的水平，具有完整的立体视图和环境照明 — 所有这些都会以保护隐私的方式进行，用户正在查看的内容或位置永远不会暴露在网页中。...WebXR 只当将 3D 模型嵌入到网页中还远远不够，WebXR 提供了在 Web 上创建完全沉浸式体验的技术。WebXR 基于 WebGL，许多流行的 WebGL 库已经内置了它的支持。...，避免在主线程上进行繁重的工作，这会对用户体验产生负面影响。...现在，Safari 17 在 Offscreen Canvas 中添加了对 3D 上下文的支持。...HEIC Safari 17 中还添加了对 HEIC 图像的支持，它使用 HEVC 视频编解码器压缩算法。 img HEIC 是 iPhone 和 iPad 上用于存储用相机拍摄的照片的文件格式。
参考链接： C/C++和Java中的浮点运算和结合律 前言 上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准，本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题，以及简单的介绍浮点数的运算。 ...因此舍入这一部分是浮点数无法逃脱的内容。 ...浮点数舍入 在我们平时日常使用的十进制当中，我们一般对一个无理数或者有位数限制的有理数进行舍入时，大部分时候会采取四舍五入的方式，这算是一种比较符合我们期望的舍入方式。 ...浮点数失去了很多运算方面的特性，因此也导致很多优化手段无法进行，比如我们试图优化下面这样一段程序。 ...然而这种优化是编译器无法进行的，因为可能会引入误差，比如就像前面的小例子中的结果0和1一样。
如果需要对大范围数值进行计算，并且对精度要求不是特别高，那么浮点数可能是一个更合适的选择。...舍入误差： 在进行浮点数运算时，由于计算机内部表示的局限性，运算结果通常会被舍入到最接近的可表示数值。这种舍入操作会引入一定的误差，即舍入误差。...舍入规则： 在进行定点数运算时，如果需要舍入操作，通常会遵循特定的舍入规则（如四舍五入、向下舍入等）。这些规则在一定程度上可以减小舍入误差，但无法完全消除。...然而，在进行舍入操作或超出表示范围时，仍可能引入一定的误差。 在选择数据类型时，应根据具体的应用场景和需求来选择合适的类型。如果需要高精度计算和对存储空间没有特殊要求，那么定点数是一个更好的选择。...如果需要对大范围数值进行计算或对精度要求不是特别高，那么浮点数可能是一个更合适的选择。
描述符运行器则是一种在线模型，用于在终端用户的浏览器上运行图像转译器，通过JavaScript实现。应用开发者需要使用程序库所提供的API来对模型进行输入并显示输出结果。...因此，它需要一定的计算开销，也无法完全发挥CPU的性能；在GPU上，也有同样的问题。 现在的浏览器都支持WebGL，一种能够实现GPU使用的JavaScript API。...针对推理阶段的专门优化 为了实现更快的执行过程，对DNN模型的计算图进行优化非常重要。DNN的执行包括两个阶段：训练阶段和推理阶段，并且它们需要不同的优化策略。...在Safari技术预览版中，默认禁用WebGPU API。...在每一个DNN模型及后端，WebDNN在速度上都比Keras.sj更快。当对图形转译器进行优化后，WebDNN的速度将得到进一步提升。 Demo WebDNN还有两个官方的Demo。
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