submitBtn() { this.$refs.ruleForm.validate((valid) => { if (valid) { this.$emit('submit', this.submitData) } else { this.$nextTick(() => { const isError = document.getElementsBy
w.exitonclick() []( )3.可爱的动漫少女 ======================================================================= import turtle as te import time WriteStep = 15 # 贝塞尔函数的取样次数 Speed = 5 Width = 600 # 界面宽度 Height = 500 # 界面高度 Xh = 0 # 记录前
总结对比下L1L1 损失函数，L2L2 损失函数以及SmoothL1SmoothL1 损失函数的优缺点。 均方误差MSE (L2L2 Loss) 均方误差（Mean Square Error,MSE）是模型预测值f(x)f(x) 与真实样本值yy 之间差值*方的*均值，其公式如下 MSE=∑ni=1(fxi−yi)2nMSE=∑i=1n(fxi−yi)2n 其中，yiyi
报错 Traceback (most recent call last): File "E:/Program Files/PyCharm 2019.2/GraduationDesign/LSTM.py", line 193, in <module> test(name, B) File "E:/Program Files/PyCharm 2019.2/GraduationDesign/LSTM.py", line 180, in test
正常来说，网上有很多的方法，这些方法一般都可以直接用，但是有个前提，x轴你传入的坐标点是不能够重复的。 import scipy.interpolate.make_interp_spline x_smooth = np.linspace(0, 1, 300)#0,1就是x轴的区间，有时候传变量的时候，也可以在0的位置取min(),在1的位置取max() y_smooth
"""背景介绍：光电容积脉搏波（Photoplethysmography，PPG）是一种适宜在日常生活环境下进行生理信号采集的手段。该技术利用光电信号感知血液容积的变化，并通过算法从中提取心率、心率变异性、血氧饱和度等人体医学信号，是一种无创检测技术。data.txt中的数据为某人的光电容积脉搏波（PPG）信号
开源项目，地址： https://github.com/osuushi/Smooth.js 原理很简单，将一个关键点坐标数组传给它，它就通过几个可选的算法对数据进行插值。 之后，我们在插值后变得更丰满的数据之上画图， 看起来自然就更平滑了。 例如下图，给定A，B，C， 默认情况下它会按照类似抛物线的方式给出插值。 插
从经验和理论上比较，L1，L2和smooth L1损失函数，L1和smooth L1的性能比L2要好。
Inception 每层设置不同的paddingSAME,多尺度并行特征提取，concat 1.BN:介绍Bottleneck layer结构 1×1卷积：可用于升维或降维，联通等作用 2. 抑制模型过拟合 - Label smooth one hot --->label smooth 正
绘图 以PPO算法在gym"BipedalWalker-v3"环境的reward曲线为例，绘制阴影图。 # 导入库函数 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.style.use('ggplot') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei&
多个图表共同使用一个dataset <!DOCTYPE html><html><head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts 实例</title> <!-- 引入 echarts.js --> <script src="https://cdn.staticfile.org/echarts/4.3.0/echarts.min
在做图像数据处理时，经常会有栅格数据转矢量数据的操作，转换后的矢量文件会存在锯齿状边缘，不太美观，因此常常需要对矢量（shp）文件做平滑处理。 1 利用arcgis实现shp的平滑和简化 ArcToolbox / Cartography Tool / Generalization / Smooth Polygon，或者，制图工具 / 制图综合 /
matlab可以利用smooth函数对数据进行平滑处理 %% 数据平滑处理 rng(0) y = rand(4); yy = smooth(y); y1 = smooth(y,'lowess'); y2 = smooth(y,'rlowess'); % 利用rlowess方法对y进行平滑处理 y3 = smooth(y,'loess'); % 利用loess方法对y进行平滑处理 y4 = smooth(y,'sgola
考场 开题，感觉 T1 很像 dky 讲过的一道中北大学 ACM 题，T3 一看就是随机化，具体不知道怎么做。 T1 sb 题，直接取当前最小的光滑数，把它乘一个质因子放入候选集。类似《蚯蚓》开 B 个队列即可，\(O(KB)\)。 T3 推出了四元二次方程组，不会解。。。考虑过枚举 \(s\)。 T2 貌似可以状压？两个质
题解 \(by\;zj\varphi\) 很简单的贪心题。 开 \(B\) 个队列，每个队列存最后一次乘上的数为当前队列编号的数。 每次去所有队列中队首的最小值，不用开堆，因为开堆用于将所有数排序，但没必要。 将选出的答案只向编号比它大的队列加，因为再小的数在它自己那也能更新，这样即可去重。 别忘了
1.背景 Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思 2.Dice系数 原理及定义 公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 文章目录 1. 模型构造思路2. Notation和模型介绍2.1 notation2.2 模型介绍2.2.1 Predictor2.2.2 Correct阶段2.2.3 Smooth阶段 3. 详细的数学推导和证明4. 实验结果5. 代码实现和复现5.1 论文官方实现5.2 PyG官方实现5.3 我自己写的复现5.4
写在前面 昨天更新了ST4, 不得不说开发者真的很用心, M1也原生适配了, 还增加了很多功能, 但是有一点让我不习惯的就是光标不再闪烁了, 变成了一条竖线… 改变光标样式 settings文件中加入: // 光标样式 "caret_style": "smooth", 即可. 默认是solid, 文档中显示老版本使
均方误差MSE (L2 Loss) 均方误差（Mean Square Error，MSE）是模型预测值f(x) 与真实样本值y 之间差值平方的平均值，其公式如下 平均绝对误差(L1 Loss) MSE和MAE的选择 Smooth L1 Loss 在Faster R-CNN以及SSD中对边框的回归使用的损失函数都是Smooth L1 作为损失函数， 对比L1 Los
一般理解softmax都是从“熵”这个角度，先从二分类的交叉熵入手，再延申到多分类的softmax损失函数。 今天则从另一个角度：smooth & 最优化 的角度入手来理解softmax损失函数。 转载知乎文章如下： 从最优化的角度看待Softmax损失函数 - 王峰的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/
LONZA原代血管平滑肌细胞，由健康人或病人捐赠，其包括多种组织来源的细胞，如主动脉平滑肌细胞（Human Aortic Smooth Muscle Cells，简称AoSMC）、肺动脉平滑肌细胞（Human Pulmonary Artery Smooth Muscle Cells）、冠状动脉平滑肌细胞（HumanCoronary Artery Smooth Muscle Cells
主要修改water滤镜，可以在win系统上正常运行； ffplay -i sample.mp4 -vf "frei0r=water:2|1|1|1|0|0|30/30" 参数说明 register_param(physics, "physics", "water density: from 1 to 4"); register_param(swirl, "swirl", "swirling whir
[HDU-6834] Yukikaze and Smooth numbers 题意：计算\([1,n]\)中只包含\([1,k]\)的质因数的数个数 让人联想到Min25筛的\(dp\)模型 设\(m=\sqrt n\)，可以对于\(k > m\)和\(k\leq m\)讨论 Case1:\(k\leq m\) 此时可以直接套用类似Min25筛的\(dp\)模型求解 令\(dp_{i,j}\)为\([1,j]\)只
参考博客https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/86684241 在多分类任务中我们往往无论是使用sigmod函数还是softmax函数，最终都要经过交叉熵函数计算loss： 、 最终在训练网络时，最小化预测概率和标签真实概率的交叉熵，从而得到最优的预测概率分布。如果分类正确p=y，los
scroll-behavior属性 当用户手动导航或者 CSSOM scrolling API 触发滚动操作时，CSS 属性 scroll-behavior 为一个滚动框指定滚动行为，当用户通过鼠标滑轮滚动或者手机触屏滚动，不受这个属性的影响。在根元素中指定这个属性时，它反而适用于视窗。 scroll-behavior属性包括： smooth |
