shader"practice/12.14"{ properties { _MainTex("MainTex",2D) = ""{} } Subshader { pass { CGPROGRAM #pragma vertex vert #pragma fragment frag #incl
封装成了一个类，头文件和源文件如下： integral.h #pragma once //Microsoft Visual Studio 2015 Enterprise #include <iostream> #include <cmath> #include <ctime> using std::cout; using std::endl; class integral { private: struct info { //va
抢微信红包如何抢到最多，参见文章-清华博士毕啸天分析 微信红包内部的算法规则，每个人当前能抢到的金额，服从一个0.01到当前剩余均值两倍的左开右闭区间的均匀分布 举例说明： 假设有100元钱,分给10个人。那么第一个人获得红包大小怎么计算呢？100/10 = 10元。这是期望值。从0.
fixed 参数： base_lr: 0.01 lr_policy: "fixed" max_iter: 400000 step 参数： base_lr: 0.01 lr_policy: "step" gamma: 0.1 stepsize: 30 max_iter: 100 exp 参数： base_lr: 0.01 lr_policy: "exp"
枚举类型测试代码： public class EnumTest { public static void main(String[] args) { Size s = Size.SMALL; Size t = Size.LARGE; // s和t引用同一个对象？ System.out.println(s == t); // // 是原始数据类型吗？ System.out.print
原文链接：https://my.oschina.net/caryliu/blog/264538 查看系统打开的文件数 lsof|wc -l 查看当前目录下的文件数 find -type f | wc -l 查看某个目录下的文件数，注意这里/home包括其所有子目录 find /home -type f | wc -l -----------------------
child_table = table_model["third_index_info"] exec('session = db.session.query(child_table)') test = session.all() for item in test: item_dict = item.__dict__ strr = '
Python学习第三天的课后作业 第一题：天天向上（周一到周五进步0.01，周末退步0.01程序） 程序代码如下： base = 1 factory = 0.01 # 周一到周五进步0.01 周六周日退步0.01 for i in range(365): if i%7 == 6 or i%7 == 0: base *= (1-0.01) else: base *= (1+facto
题目链接QWQ这里就不阐述了； 题解部分： 从题面上来看，这是个dp（递推）的题目。 但是dp要满足无后效性，但这个题为了取最值，得考虑从当前开始一直持续到结束的p的影响。 这让我们怎么满足无后效性？？ （当时我一懵） but， 如果反过来，那么他不就满足无后效性了吗QWQ。 也就是无前效性。 具体来说，如果p
神经网络的梯度下降（Gradient descent for neural networks） 在这个视频中，我会给你实现反向传播或者说梯度下降算法的方程组，在下一个视频我们会介绍为什么这几个特定的方程是针对你的神经网络实现梯度下降的正确方程。 你的单隐层神经网络会有W[1] ，b[1] ，W[2] ，b[2] 这些参数，还有个
本文参考《Python神经网络编程》的相关章节 现在很火的一个机器学习数据集就是手写数字数据集（MNIST） 这个网站提供了两个CSV文件： 训练集：http://www.pjreddie.com/media/files/mnist_train.csv 测试集：http://www.pjreddie.com/media/files/mnist_test.cs
在前一个博客中，我们已经对MNIST 数据集和TensorFlow 中MNIST 数据集的载入有了基本的了解。本节将真正以TensorFlow 为工具，写一个手写体数字识别程序，使用的机器学习方法是Softmax 回归。 一、Softmax回归的原理 Softmax 回归是一个线性的多类分类模型，实际上它是直接从Logis
<?php$arr1 = array('9' => '4.08', '10' => '0.10', '11' => '4.08', '12' => '0.01');$arr2 = array('8' => '0.01', '10' => �
此保护板采用的BA30567前端AFE和MCU组成，性价比高； BA30567DNA 是一款高精度、高集成度的电池管理系统（BMS）模拟前端（AFE）芯片，该芯片可以协同外部 MCU 为各电池单元提供充放电均衡管理。该芯片可以支持高达 3~7 节锂电池串联组成的锂电池组的应用，它自带高压LDO 30 mA输出、电流PGA
