本文首发于政采云前端团队博客：你可能不是那么了解的 CSS Background https://www.zoo.team/article/css-background ?...前言 Background，写过 CSS 的朋友们肯定都知道这个属性的作用，顾名思义，背景嘛。...图片 多背景图片总结： 背景图片所生效的样式，是属性值中与图片位置对应的值； 如果属性值比背景图片的个数要少，那么没有对应的值的图片样式以第一个值为准； 背景图片的层级按从左往右，依次减小。...border-box 即所设置元素的 border 所占的区域，位于 padding 和 content 的外层 padding-box 即所设置元素的 padding 所占的区域，位于 border...的内层、content 的外层 content-box 元素的 padding 所占区域包围着的即为 content background-position 默认的定位为 padding-box 盒子的左上角
原文标题：《我不是药神》：如何打造爆款国产片？》 无论是票房还是口碑，国产电影《我不是药神》（以下简称《药神》）都当之无愧的成为电影暑期档的一枝独秀。...《我不是药神》官方海报 6月19日，《药神》在上海电影节进行展映获得好评，被业内公认为“暑期档第一爆款”；6月30日，影片开启全国分时段点映，点映期间累积票房过亿；7月5日，影片较计划提前1天正式上映，...7月1日，有豆瓣网友质疑：“徐峥超话只有22人签到，粉丝那么少，票房是不是有很大水分？”此言“激怒”了广大网友，自发组织为徐峥打call，迅速将“山争哥哥”送上热搜榜。...演员姚晨称“《我不是药神》是一部熠熠生辉的良心之作，充满希望，看到了爱。”有4400万粉丝的“超级大V”韩寒也罕见的以长微博的形式推荐该片，认为该片是“最近几年罕见的国产好电影”。...影片团队透露，《药神》仅电影名称就反复改过，从最初的《生命之路》到《印度药商》，再到《中国药神》，最后定名《我不是药神》，可知送审之路并非平坦。
就是字符串和byte的来回转换。...2s5g实际上也是对的。...当前正常情况下不会那么蠢啦，都是用正则匹配的，比如我之前有个需求把所有的图片网址取出来，存到我的对象存储里面，再插入回去，我就写了一个程序。 我写个简单版的。测试一下正则是否匹配，输出ok。...re.ReplaceAllString(data,afterStr) 替换全部原字符串中所有匹配的，为新字符串（参数二），返回替换完后的结果。...至于为什么要排序，是为了去重，跳过重复匹配的部分。
那么接下来呢？以下是需要考虑的一些事情： 公共区块链（即比特币）承诺解决让您的资产被金融机构持有的问题。...最大的骗局之一 是的，任何一项措施都会拖累财政，拖累GDP/经济/商业增长 当然，工作证明可能不是让坏人出局最有效的方式——可能有更好的方法。 这看起来也许有点书呆子，但重要的（比特币）点。...思考这个问题的人正在努力工作，他们不是在坐着，等待退休。...彩色硬币（涂在比特币的区块链上）可能不是“激励相容”的，也就是说它们可能使区块链头重脚轻，还有就是采用挖矿激励措施，并且它们可能不是解决支付钱款给别人的时候告诉你拥有什么问题的最佳方式。...比特币可能失败; 其他类似商品的货币/东西可能会失败。这只是一个实验，人（是的，这是我的防止损失的手段）。 但看在老天爷份上，这不是一个“寻找问题的解决方案”。 你可能不喜欢这个问题。
妈妈: “当年你爸不是穷嘛!‘ 女儿: “穷你还嫁给他!” 妈妈: “那时候刚刚毕业参加工作，领导对我说，他是我的扶贫对象，我年轻理解错了，就嫁给他了!” 女儿.........，那么它会在spring启动的refresh阶段被应用，我们从refresh的invokeBeanFactoryPostProcessors方法开始 ConfigurationClassPostProcessor...的值），然后筛选出满足条件的配置类，封装成ConfigurationClass，存放到ConfigurationClassParser的configurationClasses属性中 说的详细点...的所有值，此时获取的是全路径类名的数组，然后进行筛选过滤，1、先去重处理，因为多个spring.factories中可能存在重复的；2、然后剔除我们配置的需要排除的类，包括@SpringBootApplication...@Import注解，就与递归处理我们的启动类的@Import注解一样，从而获取所有的自动配置类；springboot的自动配置就是这样实现的。
() keras.layers.Flatten() keras.layers.Dense() compile() fit() 数据 TensorFlow 2.0初学者教程使用的数据是MNIST数据集...下一行代码tf.keras.layers.flatten（input_shape=（28,28））创建网络中的第一层。...如果我们的彩色图像每个像素包含3个值（RGB值），那么flatten（）将创建一个节点为28*28*3=2352的层。...密集和稀疏连接的比较（来自Mir Alavi博客的图片） 可以看到，在一个密集连接的层中，一层中的每个节点都连接到下一层中的每个节点，而在稀疏连接的层中，情况并非如此。...隐藏层（不是输入层或输出层的层）中的节点数是任意的，但需要注意的是，输出层中的节点数等于模型试图预测的类的数量。在这种情况下，模型试图预测10个不同的数字，因此模型中的最后一层有10个节点。
该网络的核心思想是密集连接，即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型，其中121表示网络的总层数。...计算效率：虽然有很多连接，但由于各层之间传递的是特征图（而不是参数或梯度），因此在计算和内存效率方面表现得相对较好。...特性/算法 DenseNet ResNet 连接方式 每一层都与其前面的所有层密集连接 每一层仅与其前一层进行残差连接 参数效率 更高，由于特征复用 相对较低 特征复用 高度的特征复用，所有前面层的输出都用作每一层的输入...仅前一层的输出被用于下一层 梯度流动 由于密集连接，梯度流动更容易 通过残差连接改善梯度流动，但相对于DenseNet可能较弱 过拟合抑制 更强，尤其在数据集小的情况下 相对较弱 计算复杂度 一般来说更低...from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.densenet import preprocess_input
如果现在有人质疑Keras在数据科学家和工程师社区的地位，那么就先请他去看看专业AI和云计算玩家对Keras的支持率吧。...就在前几周，新一版的MXNet也兼容Keras。不过，截止目前MXNet貌似只支持v1.2.2版本的Keras，对最新版2.0.5的Keras还不支持。...因此，如果大家想要精细调节后端框架提供的所有参数，作者建议大家直接选用具体的框架，不必再用Keras做一层包装。不过随着时间的推移，Keras的功能必定会逐步完善。...Keras还可以让开发人员快速对比测试几种深度学习框架的相对性能。Keras的配置文件中有一个参数指定了用什么后端框架。...有不少人写过文章对比Keras支持后端的相对性能，Keras或者后端框架每出一个新版本，我们都能看到性能的巨大改善。 那么让我们看看最新版本的Keras和各个后端框架能达到什么性能。
本文转载自网易新闻 网易科技讯 10月19日消息，国外媒体Slate刊文指出，“大数据(Big Data)”一词已经变得没有以往那么红火了，为什么会这样呢？...《纽约时报》并不是第一个得出这一结论的企业机构：它的文章引用了麦肯锡咨询公司2011年的一份重大报告，其观点也得到了2012年瑞士达沃斯世界经济论坛题为“大数据，大影响”的官方报告的支持。...科技咨询公司Gartner在它2015年相当有名的“技术成熟度曲线”报告中不再使用“大数据”一次，之后该词再也没有回归。该公司澄清道，这并不是因为企业放弃挖掘巨量数据集获得洞见的概念。...要不是大数据的魔法，学生特定学年异常的测验分数会非常惹眼。任何评估那些测验的聪明人，都不会认为它们能够很好地反映学生的能力，更不用说教他们的老师了。...而前华盛顿特区教育局长李洋姬(Michelle Rhee)实行的系统相比之下更不透明。因为数据集比较大，而不是小，它必须要由第三方的咨询公司利用专门的数学模型来进行分析解读。
所以如果你的新数据集与原始模型训练的数据集有很大差异，那么最好只使用模型的前几层来做特征提取，而不是使用整个卷积基 可以从 keras.applications 模块中导入一些内置的模型如 Xception...，include_top 指定模型最后是否包含密集连接分类器，input_shape 是输入到网络中的图像张量的形状 可以使用conv_base.summary()来查看网络结构 可见网络最后一层的输出特征图形状为...(4, 4, 512)，此时我们需要在该特征上添加一个密集连接分类器，有两种方法可以选择 在你的数据集上运行卷积基，将输出保存成硬盘中的 Numpy 数组，然后用这个数据作为输入，输入到独立的密集连接分类器中...)可以查看可以训练的权重张量个数，此时应该注意每一层有两个张量(主权重矩阵和偏置向量) Demo如下 import os from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...，而不是平均值
如果这是一个实际的项目，那么最好检查一下文献。这比正常情况要高，因为这是关于心律失常的数据集！ 编写一个用于加载单个患者的信号和注释的函数。注意，注释值是信号数组的索引。 ?...想象一下，天真地决定将样本中的数据随机分成训练和验证集。 ? 现在准备构建第一个密集NN。为了简单起见，将在Keras中进行此操作。 ? 可以构建一些用于指标报告的功能。 ?...可以通过分割患者而不是样本来检验这个想法。 ? 并训练一个新的密集模型： ? ? 验证AUC下降了很多，这确认了之前的数据泄漏。获得的经验：对患者而不是样本的分裂！...然后，将这些乘积累加到神经网络下一层的第一个单元。过滤器然后按stride时间步长移动并重复。strideKeras中的默认值为1，我们将使用它。...在这里，将成为具有退出功能的一层CNN ? ? CNN的性能似乎比密集的NN高。 RNN：LSTM 由于此数据信号是时间序列的，因此测试递归神经网络（RNN）很自然。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。...但在此之前，我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分类，这个任务我们以前用密集连接网络做过（当时的测试精度为 97.8%）。...虽然本例中的卷积神经网络很简单，但其精度肯定会超过先前的密集连接网络。 下列代码将会展示一个简单的卷积神经网络。它是 Conv2D 层和MaxPooling2D层的堆叠。...本例中设置卷积神经网络处理大小为 (28, 28, 1) 的输入张量，这正是 MNIST 图像的格式。我们向第一层传入参数 input_shape=(28, 28, 1) 来完成此设置。...下一步是将最后的输出张量［大小为 (3, 3, 64)］输入到一个密集连接分类器网络中， 即 Dense 层的堆叠，你已经很熟悉了。这些分类器可以处理 1D 向量，而当前的输出是 3D 张量。
”那么问题就来了，为何每个doSomething方法都会需要获取Widget的锁呢？...我们可以这样认为，子类继承父类，并调用子类构造器新建子类对象时，会在内存空间里开辟子类对象自身的实例域以及从父类继承过来的实例域，但他们都属于子类对象所管理的域，并不会创建额外的空间来存储父类对象的实例域...其次，从父类继承过来的实例域是通过调用子类构造器过程中的调用（编译器默认自动进行的，不用显示写出）的父类构造器所创建的。...并发编程实战》中的同步代码块（方法）锁的定义为：方法调用所在的对象，这就意味着——是否要考虑重入要依据是否是同一锁也就是同一个对象的访问。...另一方面，由于Java鼎鼎有名的多态性质，那么在许多代码中子类对象和父类对象的确没有必要去细分，所以也可以认为此处说法没有错误。
通过对后续暴露问题的分析来体会下利用技术实现功能往往是开发的第一步, 后面仍需要我们根据具体的软硬件情况对代码进行优化....如果用户表中有, 那么直接查询出来即可 */ @Resource private RedisUtils redisUtils; /** *...-- password参数：jasypt用来加密你的密码的密码 -- output: 输出的参数就是你用于替代原明文密码的字符串!!!...而和腾讯邮箱那边的客服佐证了我的推测 通过和客服的对话我们可以知道, 腾讯的发送邮箱是有限制的, 也就是说: 单个邮箱账号发送邮件需要满足频率不超过 10封/min, 1000封/天....//密码不是自己QQ邮箱的密码，而是在开启SMTP服务时所获取到的授权码 //connect(host, user, password) transport.connect
如果数据顺序非常重要（比如时间序列，但文本不是），那么首选循环神经网络 视频数据：三维卷积神经网络（如果你需要捕捉运动效果），或者帧级的二维神经网络（用于特征提取）+ 循环神经网络或一维卷积神经网络（...密集连接网络 密集连接网络是 Dense 层的堆叠，它用于处理向量数据（向量批量）。这种网络假设输入特征中没有特定结构：之所以叫作密集连接，是因为 Dense 层的每个单元都和其他所有单元相连接。...如果目标是 one-hot 编码的，那么使用 categorical_crossentropy 作为损失；如果目标是整数，那么使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失...如果序列中的模式不具有时间平移不变性（比如时间序列数据，最近的过去比遥远的过去更加重要），那么应该优先使用循环神经网络，而不是一维卷积神经网络 Keras 中有三种 RNN 层：SimpleRNN、GRU...你可以将 GRU 看作是一种更简单、计算代价更小的替代方法 想要将多个 RNN 层逐个堆叠在一起，最后一层之前的每一层都应该返回输出的完整序列（每个输入时间步都对应一个输出时间步）。
这里，我用Keras直接导入VGG19这个网络，然后我自己上传一张照片，让这个照片从VGG中走一遭，同时记录每一层的输出，然后把这个输出画出来。...这一层似乎复杂了很多，因为我们搞不清楚这些高亮的部分是一种什么特征，似乎是某种纹路。因此，和前面那个很浅的层相比，这一层提取的特征就没那么直白了。 ③最后看一个很深的层： (图太大，我截取部分) ?...这里实际上不是用 梯度下降，而是用 梯度上升，因为我们要求的是一个极大值问题，而不是极小值问题。 梯度下降的更新参数w的过程，就是 w→w-α·dw，其中α是学习率，dw是损失对w的梯度。...同时我们发现，越到深层，图片这种密密麻麻的程度就会降低，因为越到深层，filters对应于原图像的 视野就会越大，所以特征图案的范围也会越大，因此不会那么密集了。...综上面的所有之上 CNNs的各层并不是黑箱，每一层都有其特定个功能，分工明确。从浅到深，CNN会逐步提取出边缘、颜色、纹理、各种形状的图案，一直到提取出具体的物体。
那么，如何从未标记的数据中训练深度特征提取器呢？总而言之，您需要一个足够困难的代理任务（Pretext Task），使您能够学习分类任务的有趣特征。...中间层将第一层表示作为输入，以计算比第一层更复杂的概念。例如，他们可能会检测到苹果叶或枝干的存在。最后一层给出了图像来自每个类的概率。...这些问题在中得到了广泛的解决。 总结最重要的想法： 神经网络的第一层是非常通用的，而最深的层是预训练任务中最专业的。因此，您可以预期，如果您的预训练任务接近目标任务，那么保留更多层将更有益。...由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。...在顶部添加密集层 为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。
输出： 您可以看到，“有毒”评论的出现频率最高，其次分别是 “侮辱”。 创建多标签文本分类模型 创建多标签分类模型的方法有两种：使用单个密集输出层和多个密集输出层。...在第一种方法中，我们可以使用具有六个输出的单个密集层，并具有S型激活函数和二进制交叉熵损失函数。 在第二种方法中，我们将为每个标签创建一个密集输出层。 ...，一层嵌入层，然后一层具有128个神经元的LSTM层。...LSTM层的输出将用作6个密集输出层的输入。每个输出层将具有1个具有S型激活功能的神经元。 ...以下脚本绘制了第一密集层的训练和验证集的损失和准确值。
在这篇文章中，我们会编写一个ResNet-50的网络，ResNet 152的小型版本，经常在开始的时候用在迁移学习上。 ? 深度革命 但是，提升网络的深度并不是简单的将网络层堆叠起来。...残差连接（Skip Connection）——ResNet的强项 ResNet是第一个提出残差连接的概念。下面的图阐述了残差连接。左边的图演示了网络层的堆叠，一层接着一层。...因此，如果卷积+批量规范（batch norm）操作以输出形状相同的方式完成，那么我们可以简单地添加它们，如下所示。 ?...我认为在这里跳过连接有两个原因: 他们通过允许梯度通过这条可选的捷径来缓解梯度消失的问题 它们允许模型学习一个恒等函数，该函数确保高层的性能至少与低层一样好，而不是更差。...我在ResNet50模型中添加了全局平均池化层(global average pooling)和密集输出层(dense output)。
该模型包含三对Conv2D-MaxPooling2D层对，然后是3层密集层。为了克服过度拟合的问题，还将添加辍学层。最后一层是softmax层，它将提供两个类别（火灾和非火灾）的概率分布。...通过将类数更改为1，还可以在最后一层使用“ Sigmoid”激活功能。...另一个原因是模型不是可以学习火的复杂特征的复杂模型。 接下来将使用标准的InceptionV3模型并对其进行自定义。复杂模型能够从图像中学习复杂特征。...从Keras API导入InceptionV3模型。将在InceptionV3模型的顶部添加图层，如下所示。将添加一个全局空间平均池化层，然后是2个密集层和2个辍学层，以确保模型不会过拟合。...最后将为2个类别添加一个softmax激活的密集层。 接下来将首先仅训练添加的层并进行随机初始化。将在这里使用RMSprop作为优化器。
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