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根据密度确定数据中的间距

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Dynamic ReLU:根据输入动态确定ReLU

激活函数fθ(x)(x):使用参数θ(x)生成所有通道激活。 1、函数定义 设传统或静态ReLU为y = max(x, 0)。ReLU可以推广为每个通道c参数分段线性函数。...2、超函数θ(x)实现 使用轻量级网络对超函数进行建模,这个超函数类似于SENetSE模块(稍后会介绍)。 输出有2KC个元素,对应于a和b残差。...4、DY-ReLU变体 DY-ReLU-A:激活函数是空间和通道共享。 DY-ReLU-B:激活函数是空间共享和通道相关。 DY-ReLU-C:激活是空间和通道分开。...所以根据上面结果,使用DY-ReLU-B进行ImageNet分类,使用DY-ReLU-C进行COCO关键点检测。...可以看到学习到DY-ReLU在特征上是动态,因为对于给定输入x,激活值(y)在一个范围内(蓝点覆盖范围)变化。 下图分析DY-ReLU两段之间夹角(即斜率差|a1c-a2c|)。

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  • 译|CSS间距,前端开发各种设置间距优点缺点及实例

    当对多个设计元素进行分组时,用户可以根据它们之间空间大小来决定它们之间关系。没有间距,用户将很难浏览页面并知道哪些内容相关而哪些内容无关。 ?...在本文中,我将介绍有关CSS间距,实现此间距不同方法以及何时使用 padding 或 margin 所需所有知识。 间距类型 CSS间距有两种类型,一种在元素外部,另一种在元素内部。...padding 内部间距 如前所述,padding在元素内部增加了一个内间距。它目标可以根据使用情况而变化。 例如,它可以用于增加链接之间间距,这将导致链接可点击区域更大。 ?...在水平布局和垂直布局,它将如何工作? 我们是否应该根据其父项显示类型(Flex,Grid)对它们进行样式设置 让我们一一解决上述问题。 调整间隔组件大小 可以创建一个接受不同变化和设置间隔。...对于尺寸调整部分,可以根据其母体尺寸调整间隔尺寸。 对于上面的内容,也许你可以做一个叫 grow prop,可以计算成 flex-grow:1 在CSS

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    【PY】根据 Excel 指示修改 JSON 数据

    前言 继上一次友友问了如何处理 Excel 数据之后,这次他又遇到了新问题,让我们一起来看看; 根据 Excel 指示,把旧 json 内容改成新 json 内容,那接下来且看博主娓娓道来...; 如果对处理 Excel 数据感兴趣小伙伴,可以看看之前文章:【PY】pandas 处理 Excel 错别字修正; 读入 Excel 因为要对 Excel 数据进行读取,首先想到就是...pandas 包,那接下来我们将用到这几个来自 pandas 函数以及属性: read_excel():读入 Excel 文件; columns:查看数据列名称; values:查看数据数值...[0].values 按照友友说法,需要根据 role_id,将新 json 内容替换到旧 json 中去; 到这里,读入 Excel 就完工了,我们接下来根据 role_id 处理一下 JSON...后记 以上就是 根据 Excel 指示修改 JSON 数据 全部内容了,讲解了如何通过 pandas 包来读入 Excel,以及如何处理 JSON 数据,结合实际场景,具体问题具体分析,图文并茂,

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    漫谈 · 软件确定

    确定性原理前世今生 · 数学篇 这篇文章从数学角度讲的是:任何信息时空分辨率和频率分辨率是不能同时被无限提高。...此外,不确定原理涉及很多深刻哲学问题,用海森堡自己的话说:“在因果律陈述,即‘若确切地知道现在,就能预见未来’,所得出并不是结论,而是前提。我们不能知道现在所有细节,是一种原则性事情。”...这里面说其实是鱼和熊掌不可兼得。在工作,其实也有很多类似的冲突。 从公司宏观层面来说,有着《战略悖论-企业求成得败原因及应对之道》。...那么宏观层面的不确定性,则会将不确定传导到微观执行层面。 在一个公司,微观执行层面,指更多是技术层面,比如软件开发人员。在技术层面的东西,其实确定性反而是非常高。...现有的宏观层面的信息,随着信息流通以及大数据,信息获取和加工越来越方便。各方势力都在不停尝试不同方向,探索着。这个和蚁群觅食行为是非常类似的。

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    密度分子数据存储发展

    所幸,自然界生命给我们提供了很多种类解决方案。...在生物主要有DNA->RNA->蛋白质数据流动方向,考虑这三种物质: 1.蛋白质很难用20多种氨基酸精确描述,以及蛋白质难以保存,不能被反复存取,所以蛋白质在分子数据储存上不是一种好形式。...2.RNA可以很容易被高效写入,但是RNA问题在于因为化学组成微妙碱基对发生了变化,RNA对十分敏感,容易快速降解,因此RNA也不是一个好形式 3.DNA双链结构很稳定,它可以保存信息数十年,...如同在电路操作电子一样,我们发展了很多手段操作DNA。...DNA作为数据存储介质有很多优势: 1.数据存储密度高多个数量级 2.低温下可以保存数百数千年稳定 3.长期储存不需要电力供应,功耗低 4.数据快速复制 当前DNA作为数据存储介质问题主要在于读取较慢

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    数据挖掘】基于密度聚类方法 - DBSCAN 方法 ( K-Means 方法缺陷 | 基于密度聚类原理及概念 | ε-邻域 | 核心对象 | 直接密度可达 | 密度可达 | 密度连接 )

    K-Means 算法在实际应用缺陷 II . K-Means 初始中心点选择不恰当 III . K-Means 优点 与 弊端 IV . 基于密度聚类方法 V ....必须事先设置聚类分组个数 K 值 : 开始时候并不知道将数据集分成几组能达到最佳分组效果 ; ① 学习出 K 值 : 使用其它聚类方法 , 先将数据集学习一遍 , 确定聚类分组个数 ; ②...; ② 聚类分组前提 : 如果想要将多个 数据样本 划分到一个聚类分组 , 那么这些样本分布必须达到一定密度 , 即在某个范围大小区域内 , 该样本点必须达到一定数目 ; 具体数量个数 根据空间大小...基于密度聚类好处 : 该方法可以排除 异常点 , 噪音数据 , 鲁棒性很好 ; 4 . 基于密度聚类方法涉及到参数 : 密度阈值 , 聚类区域范围 ; V ...., 基于密度兼容噪音空间聚类应用 算法 ; ② 聚类分组原理 : 数据样本 p 与 q 存在 密度连接 关系 , 那么 p 和 q 这两个样本应该划分到同一个聚类 ; ③ 噪音识别原理

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    Android像素密度,屏幕密度,屏幕大小,分辨率,ldpi,mdpi,xhdpi,xxhdpi

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 Android开发为适配不同屏幕需要在资源文件添加多套图片或者多套布局文件,这篇文章讲解多套图片。...屏幕密度: 像素密度上面已经讲过了,那么什么是屏幕密度呢? 屏幕密度不知道如何定义,其实屏幕密度就是像素密度另外一种表示,是以160dpi=1.0为基准。...手机出厂之后屏幕密度,包括X,Y轴方向像素密度都是固定值。...,Android获取屏幕密度,不是对应屏幕真实屏幕密度值,类似1280720和1290730都会被认为是720p手机,屏幕密度都是2.0。...dp与px转换 系统密度为160dpi密度手机屏幕为基准屏幕,即320×480手机屏幕,1dp=1px。

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    根据规则过滤掉数组重复数据

    今天有一个需求,有一些学生成绩数据,里面包含一些重复信息,需要从数组对象过滤掉重复数据。 例如,有一个包含学生成绩数组,其中每个学生成绩可能出现多次。...我们需要从这个数组过滤掉重复成绩,只保留每个学生最高分数。 可以使用 Array.prototype.filter() 方法来过滤掉数组重复数据。...以下是过滤掉数组重复数据示例: const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]; const uniqueNumbers = numbers.filter((number...我们还可以使用 Array.prototype.filter() 方法来根据更复杂规则过滤掉数组重复数据。 例如,我们可以根据对象某个属性来过滤掉重复数据。...未经允许不得转载:Web前端开发资源网 » 根据规则过滤掉数组重复数据

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    【R语言】根据映射关系来替换数据内容

    前面给大家介绍过☞R替换函数gsub,还给大家举了一个临床样本分类具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据数据进行替换。...例如将数据转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体例子来进行分享。...接下来我们要做就是将第四列注释信息,从转录本ID替换成相应基因名字。我们给大家分享三种不同方法。..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始gsub函数 #先将bed文件内容存放在result1 result1...参考资料: ☞R替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA反向互补序列

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    一般系统服务划分有以下两种维度: 按模块划分 这个比较适用于偏业务场景:复杂系统,最好先按业务领域横向拆分成可独立部署子系统,每个子系统内部再按技术纵向拆分成不同子模块。...服务自治 当一个服务逻辑单元由自身领域边界内所控制,不受其他外界条件影响(外界条件带有不可预测性),且运行环境是自身可控,完全自给自足,我们认为这个服务是自治。...自治服务自身可以很好对稳定性做把控。 可发现性 因为服务是被用来复用,如果在服务设计过程,并不能发现一个已经存在服务,而需要重新建立多个同样逻辑元旦服务,会极大增加管理和维护成本。...服务发现主要有两种: 1.设计时发现(人) 服务设计人员和研发人员在研发一个新服务时,可以通过搜索服务仓库数据信息,查看服务仓库是否已存在此服务,没有才重新开发。...2.运行时发现(程序) 服务消费者可以通过服务注册中心查到特定服务接口调用地址调用。 要根据系统规模和人员配置情况。 比如如果系统一个系统日活跃用户在万级和千万级,粒度肯定是不一样

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    确定聚类算法超参数

    确定聚类算法超参数 聚类是无监督学习方法,它用于处理没有标签数据,功能强大,在参考资料 [1] 已经介绍了几种常用算法和实现方式。...但是如何更科学地确定这些参数,关系到 K-均值算法聚类结果好坏。...如果是监督学习,由于数据集中有标签,可以利用训练集训练模型,让后用测试集评估模型好坏,包括初始设置各项超参数。但是,现在我们使用数据集没有标签,这种方法在无监督学习不再适用了。...或者说,惯性就是簇内样本与质心距离(偏差)平方和。惯性表示了聚类一致性程度,它值越小,则样本之间一致性程度越高。 寻找最佳簇数 下面以一个示例,说明如何确定最佳聚类数量。...当某个个小簇客户购买某件商品时,就只能针对少数其他潜在买家进行推荐。但是,如果簇用户是一个大一致性集合时,就可以直接针对更多潜在买家。 因此,在本例,最佳聚类数是 3。

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    使用Pythonfolium包创建热力密度

    最近探索出来一个在Python创建热力图非常高效方法,使用folium包来创建热力图,实际效果非常赞,过程简单,代码量少。...leaflet.minicharts来了,从此动态地图又多了一些乐趣~~~ folium包支持多种类型空间可视化形式,今天这一篇仅就其中热力密度图进行分享。...创建基于folium热力图数据结构数据对象: lon = np.array([i["lng"] for i in myaddress],dtype=float) lat = np.array([i["...以上数据是虚构,整体效果也没有任何意义,接下来尝试着对全球城市发展报告中国各个城市gdp数据进行热力图展示。...是不是效果看起来很良心呀,而且整体代码量和过程都无比简单,快学起来吧! 数据源:https://github.com/ljtyduyu/DataWarehouse/tree/master/File

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    在不确定世界,企业应如何为业务寻求更多确定性? 火山引擎近日曝出一条视频,在视频最后,“宇宙闪烁来袭,变化如何破局?...持续进化 在不确定实现确定性增长 数字化时代,“数字就是生产力”正在改变人类社会发展走向,数字经济不断衍生出新产业、新业态、新模式。...对于企业来说,由于瓶颈、限制而导致业务无法获得持续、有效增长情况已屡见不鲜。 这就需要企业打造坚实底层技术基座,在复杂多变、充满不确定商业环境,持续进化、不断迭代,开创新业务成长曲线。...2021年12月,火山引擎正式发布全系云产品,包括云基础、视频及内容分发、数据台、开发台、人工智能等五大类、共计78项服务,正式进入公有云市场。...火山引擎还提供了专业营销套件和数据治理工具,聚合公域营销场景和私域运营场景,实现全域营销平台生态环境。 发挥数据资产价值,基于数据做科学业务价值,进而引导客户通过数据驱动不断提升运营效率。

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