一、基本 （1）利用pytorch建好的层进行搭建 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F #定义一个MLP网络 class MLP(nn.Module): ''' 网络里面主要是要定义__init__()、forward() ''' def __init__(self): '
MeLU算是推荐系统冷启动中非常经典的一个模型，在近两年很多冷启动相关的论文都拿它做baseline。以下总结一些个人觉得值得关注的地方。代码参考自MELU_pytorch class Linear(nn.Linear): def __init__(self, in_features, out_features): super(Linear, self).__init_
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<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device
css渐变 linear-gradient、repeating-linear-gradient 定义 CSS linear-gradient() 函数用于创建一个表示两种或多种颜色线性渐变的图片。 linear-gradient() 本质：是图片，函数创建的是过渡颜色的图片， linear-gradient(angle | to <side-or-corner> ,<color> [ <color-stop-lengt
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Abstract 背景：软件模型检查和运行时验证广泛用于检查软件系统时间属性 本文：LTL-fuzzer 任务：构建了一个灰盒模糊测试框架来发现违反线性时间时序逻辑 (LTL) 属性的情况 方法：输入：a sequential program written in C/C++，an LTL property。它发现stateful software中 LTL 属性的violat
Chapter 5 Three-dimensional linear transformations
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<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=d
6-6 使用tensorflow-serving部署模型 TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。 例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFl
6-5使用tensorflow-serving部署模型 TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。 例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFlo
import torch x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) class MyLinear(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1,1) def forward(se
实现了从头部开始的渐变 #grad { background-image: linear-gradient(red, yellow, blue); } 定义与用法 /* 从上到下，蓝色渐变到红色 */ linear-gradient(blue, red); /* 渐变轴为45度，从蓝色渐变到红色 */ linear-gradient(45deg, blue, red); /* 从右下到左上、从蓝
PyTorch Fashion(风格) 1、prepare dataset 2、design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y-hat(预测值) 3、Construct loss and optimizer (using PyTorch API) 其中，计算loss是为了进行反向传播，optimizer是为了更新梯度。 4、Training cycle (forward,backward
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模型定义常用函数 利用nn.Parameter()设计新的层 import torch from torch import nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(in_features, out_features)) self
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由 background: linear-gradient(0deg, #09AFE8 0%, #23E3AB 100%); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; 变为 <svg width="100%" height="69"> <defs> <lin
话不多说上效果图： css: font-family: PingFang-SC-Heavy, PingFang-SC; font-weight: 800; color: #2160AD; border-left: 4px solid #165097; background-image: linear-gradient(45deg,transparent 89%, #fff 5%), linear-gradient(-36deg, #fff 10%, #F5F7FA 11%);
CSS linear-gradient() 函数用于创建一个表示两种或多种颜色线性渐变的图片。其结果属于<gradient>数据类型，是一种特别的<image>数据类型。 https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/CSS/gradient/linear-gradient
渐变 目标:使用background-image属性实现渐变背景效果 渐变是多个颜色逐渐变化的视觉效果 一般用于设置盒子的背景 语法 线性渐变(从一个方向到另外一个方向) background-image:linear-gradient(transparent,rgba(0,0,0 .6)) 径向渐变(从一个点往外扩张) background-image:
https://jack.valmadre.net/notes/2020/12/08/non-perfect-linear-assignment/ \(G = (U,V,E)\) \(|U| = r\) \(|V| = n\) without loss of generality, assume \(r \leq n\) \[\begin{bmatrix} \infty & 3 & -1 \\ \infty & 5 & \infty
自从CSS3流行以来，基于纯CSS3的动画就层出不穷，有纯CSS3的人物动画、纯CSS3按钮动画等。这次，我们给大家分享一个很不错的CSS3卡通火车沿轨道行驶动画，一辆卡通样式的火车缓缓驰过，特别是火车头的动画设计，非常可爱和逼真。 效果预览 代码实现 HTML代码 <div class="center"> <div c
从上到下渐变： #grad { background-image: linear-gradient(#e66465, #9198e5); } 从左到右的线性渐变： #grad { height: 200px; background-image: linear-gradient(to right, red , yellow); } 从左上角到右下角的线性渐变： #grad { height: 200px; background-image: linear-gr
