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wordpress更改固定链接后旧链接301跳转当前固定连接

图片博客之前用固定链接是/archives/%post_id%链接形式:https://www.zuanmang.net/archives/123因为加了cdn缓存更改成了/%post_id%.html...链接形式:https://www.zuanmang.net/123.html为避免之前文章内的链接和搜索引擎收录的链接失效,我们再可以将之前的链接301跳转到新链接宝塔图片重定向类型选择 路径, 重定向路径...:  /archives/ 目标url:    https://www.zuanmang.net/.html----文章到这里本来该结束了,但...---- 然后发现这样子跳转并不完美,这里我们修改配置文件实现完美跳转图片文章完美跳转例如...:www.zuanmang.net/archives/123 301完美跳转到www.zuanmang.net/123.html 注:把网址替换成自己的网站!...rewrite ^/archives/(.*) https://www.zuanmang.net/$1.html/ permanent;#REWRITE-END钻芒博客还有百度的mip页面(用下面的即可完美跳转

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一个小改动,CNN输入固定尺寸图像改为任意尺寸图像

卷积神经网络不需要固定大小的输入 如果用过CNN对图像进行分类,我们需要对输入图像进行裁剪或调整大小使其满足CNN网络所需的输入大小。虽然这种做法非常普遍,但是使用此方法存在一些局限。 1....分辨率下降:如果在一幅大图中有一只小狗但其只占据图像中的一小部分,则调整图像的大小会使照片中的狗变得更小,以致无法正确分类图像。 2. 非正方形长宽比:通常,图像分类网络是在正方形图像上训练的。...修改图像分类体系结构以处理任意大小的图 几乎所有分类结构的末尾都有一个全连接层(FC)。(注意:FC层在PyTorch中称为“线性”层)FC层的问题在于它们需要输入固定尺寸的数据。...FC层仅对图像中所有空间位置的深层特征进行加权求和。 实际上这种结构的效果很好,并且通过了大量实践的证明。但是,由于存在FC层,因此网络只能接受固定大小的输入。...因此,我们需要将FC层替换为不需要固定大小输入的一种网络层。这就是不限于其输入尺寸的卷积层! 接下来我们要做的就是使用等效的卷积层去替代FC层。

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如何在浏览器中快速将网络资源传至 COS ?

它可以在浏览器中直接将网络资源里的图片、媒体文件、链接文件、选中文本直接上传至配置好的 COS 存储桶中,并且提供图像处理功能。让你根据不同的需求,选择保存内容,收集资源更高效。...在 COSBrowser Uploader 安装成功后,点击浏览器右上方扩展程序图标,会出现 COSBrowser Uploader 插件,可以点击图钉图标将 COSBrowser Uploader 固定到...在要上传的图片上点击鼠标右键打开浏览器右键菜单,点击【上传到 COS】,将会跳转至 url 链接文件上传,然后点击上传即可。...[image.png] 图像处理 若上传的文件资源为图像,在上传成功后弹出的文件详情里会出现【数据处理】功能。...[image.png] 高级设置 您可点击高级设置跳转至账户配置页重新对 SecretId、SecretKey、访问路径、地域 进行配置。 [image.png]

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BootStrap基础知识

table-responsive-md < 768px荧幕宽度下显示卷轴 table-responsive-lg < 992px荧幕宽度下显示卷轴 table-responsive-xl < 1200px荧幕宽度下显示卷轴 图像形状...设置椭圆形图片 img-thumbnail 设置图片缩略图(图片有边框) float-right 设置图片右对齐 float-left 设置图片左对齐 img-fluid 设置回应式图片 组件 霸屏(Jumbotron...) 例: 内容A 内容内容内容内容内容内容 Jumbotron(霸屏)会创建一个大的灰色背景框,...Jumbotron 里头可以放一些 HTML标签,也可以是 Bootstrap 的元素。 可以通过在 元素 中添加 .jumbotron 类来创建 jumbotron。...如果想创建一个没有圆角的全荧幕,可以在 .jumbotron-fluid 类里头的 div添加 .container 或 .container-fluid 类来实现。

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学界 | 中科院自动化所提出不规则卷积神经网络:可动态提升效率

在视觉任务中,虽然输入图像的尺寸通常是固定的,但图像内容的形状大多是不规则的——而后者才是模型需要分析的内容。...在图像识别时,我们需要对图中事物的类别进行分类,而非对图片本身,这种情况在物体探测和多物体分割任务中更为明显,因为在这种任务中,神经网络需要把物体和其背景内容分开,而特征图案是不规则的。...但传统神经网络的核形状通常是固定的,不能通过训练来直接学习。 ? 图 1. 规则与不规则卷积核的对比。(a)不规则输入超过了 3×3 核的范围。...如图上所示,新的方法允许常规核跳转到新的位置来寻找更有价值的特征,即使这些特征有可能在原有的 3×3 框架范围之外。 ? 图 2....(a)常规核固定在方形中;(b)不规则核的位置则会随着训练产生变化,损失函数梯度的反向传播会对其产生影响。(c)位置浮动的双线性插值。 ? 图 4. 来自不同层的不同核形态。

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