练习目标： 技术简介： js外部引入 顺序结构 jQuery Dom操作 JavaScrip循环技巧 JavaScrip数据操作 资源地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1VZMGTKj3Aq9Zn6mtee0egw 提取码：1111 关键字： 1、append()，像元素内添加 2、border-spacing，设置table的内边距与外边距，常设为border-spacing: 0 0 3、confirm()，JavaScript的确认函数 4、spl
Resnet被证明能够扩展到数千层，并且仍然具有改进的性能。然而，每提高一个百分点的精确度，就要花费将近两倍的层数，因此训练非常深的Resnet存在着减少特征重用的问题，这使得这些网络的训练速度非常慢。为所以该篇论文提出了一种新的体系结构，减少了网络的深度，增加了网络的宽度，这种结构称为宽残差网络（WRN），宽度即网络输出通道数，并通过实验证明它们远远优于常用的薄而深的网络结构。
大家应该都知道用text-overflow:ellipsis属性来实现单行文本的溢出显示省略号(…)。当然部分浏览器还需要加宽度width属性。
Bengio和LeCun说过大多说函数如果用一个深层结构刚刚好解决问题,那么就不可能有一个更浅的同样紧凑的结构来解决。 要解决比较复杂的问题， 要么增加深度， 要么增加宽度， 而增加宽度的代价旺旺远高于深度。 一定深度是有必要的.
效果类似百度首页音乐盒。 点击音乐右边的div可以变长或者变短。 代码： 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <me
为了提高神经网络的性能，是应该增加宽度呢？还是应该增加深度呢？增加宽度和增加深度各有什么样的效果呢？ 本文对论文《Wide & Deep Learning for Recommender Systems Heng-Tze》中关于宽度模型和深度模型的对比实验进行介绍。
【导读】自从2012年深度学习兴起以来，深度，宽度，多尺度，分辨率，group数目，注意力模块等等都是影响卷积神经网络性能的关键因素。因此，后面大多网络比如：VGGNet、HighwayNet、ResNet、IResNet等通过增加网络的深度来提高性能，而Inception系列则是从宽度层面逐渐提高卷积神经网络性能. 详细解读见一文详解Inception家族的前世今生（从InceptionV1-V4、Xception）附全部代码实现 ResNeXt则从增加Group数量的方法来提高网络模型性能。SENet、CBAM、SKNet则是引入注意力模块来提升卷积神经网络模型性能。而本文将主要介绍首个仅需12层（从depth维度来看）的网络就能在ImageNet上达到80.7%的Top-1准确率，它通过利用并行子结构成功地构建了一个高性能的「非深度」神经网络，该网络在 ImageNet上Top-1 Acc 达到了80.7%、在 CIFAR10 上达到96.12%、在 CIFAR100 上达到了81.35%的top-1 准确率。在进一步迁移到下游任务时，它在标准公开数据集MS-COCO 上达到 48% AP .
“深度”是深度神经网络（DNN）的关键词。但网络越深也就意味着，训练时反向传播的链条更长，推理时顺序计算步骤更多、延迟更高。
原标题 | EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks
前文介绍了传输线、特性阻抗以及信号的反射概念，如果阻抗不连续信号会发生反射严重时将会导致系统不能正常工作。
传统的卷积神经网络在提高性能时都是加深和加宽网络，但随着超参数数量的增加(如通道数，卷积核大小等)网络变得非常难调，且网络的计算开销和网络结构设计也变得越来越难，这一点我在介绍ResNet和DenseNet大型模型的时候已经提到过了。此外这些大模型针对性比较强，即在特定数据集上表现好的网络放到新数据集上就需要修改很多的参数才能工作良好，因此可扩展性比较一般。针对上述问题，Saining Xie, Ross Girshick, Kaiming He在CVPR2017上提出了ResNeXt。论文原文地址见附录。
世界上的开源许可证（Open Source License）大概有上百种，今天我们来介绍下几种我们常见的开源协议。大致有GPL、BSD、MIT、Mozilla、Apache和LGPL等。
自 AlexNet 赢得 2012 年 ImageNet 的竞赛以来，CNN（卷积神经网络的缩写）已成为深度学习中各种任务（尤其是计算机视觉）的实用算法。从2012年至今，研究人员一直在试验并试图提出更好的架构，以提高模型对不同任务的准确性。今天，我们将深入探讨最新的研究论文"高效网络（EfficientNet，https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf）"，它不仅注重提高模型的准确性，而且注重提高模型的效率。
使用 html-docx.js、FileSaver.js 、wordexport文件
本文使用 SpringBoot + vue + easyExcel 实现导出 Excel 功能，并解决文件中文乱码问题以及 Excel 宽度自适应的问题。需要先导入 pom 包。
论文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks
批量重命名永远是设计师心中的痛，比如说图层里N多的未命名，看起来是不是很闹心？就像这样：
上一节主要介绍了关于语音听觉的相关内容，从本节开始，我们将展开一系列关于语音时域信号分析、频域信号、线性预测分析、倒谱特征等相关内容。
通常的PCB设计电流都不会超过10A，甚至5A。尤其是在家用、消费级电子中，通常PCB上持续的工作电流不会超过2A。
01 介绍 googlenet和vggnet这两个模型是在AlexNet后人工神经网络方面研究的又一里程碑，也是许多论文和博客中用来和提出的新方法进行对比的baseline。理解这两个网络并且明白它们的优劣对走在机器学习之路上的小伙伴们来说是非常重要的。这两类模型结构有一个共同特点是Go deeper，但是在具体实现上却有很大差异。 02 VGG vgg[1]继承了lenet以及alexnet的一些框架，尤其是跟alexnet框架非常像，vgg也是5个group的卷积、2层fc图像特征、一层fc分类特征
通常的PCB设计电流都不会超过10A，甚至5A。尤其是在家用、消费级电子中，通常PCB上持续的工作电流不会超过2A。但是据EDA365电子论坛了解，有的产品设计动力走线，持续电流能能达到80A左右，考虑瞬时电流以及为整个系统留下余量，动力走线的持续电流应该能够承受100A以上。
由于矩形窗突然被切断，频谱旁瓣相对幅度过大，造成泄漏分量很。因此，与FIR路一样，我们想到了其它窗。
HTML 基础 概念 全写： HyperText Mark-up Language
常用的块状元素有：div、p、h1...h6、ol、ul、dl、table、address、blockquote 、form 、fieldset(表单字段集)、colgroup-col(表单列分组元素)、table-tr-td
在使用若依框架过程中，经常遇到菜单名称太长导致显示不全的问题。本文详细介绍两种有效的解决策略，包括如何增加菜单列宽和使用文本框动态显示标签名称。本文适合对前端布局优化感兴趣的开发者，无论是初学者还是经验丰富的大佬。掌握这些技巧后，你将能够优化菜单展示，提升用户体验。关键词：若依框架、菜单展示优化、前端开发、界面布局、CSS。
浮动：顾名思义先浮后动，浮动的对象会先漂浮起来，离开自己原来的位置（也就是所谓的脱离文档流），后动的意思是，它的后面的元素会向它原来的位置动起来。
数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析，而不是对无限长的信号进行测量和运算。具体做法是从信号中截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。
Responsive Web Page，响应式网页/自适应网页，即一个页面既可以在 PC 浏览器中浏览，也可以在手机、平板中浏览，并且配合不同设备有不同的响应结果，响应式网页的特点：
博士一把年纪，理论物理已经没心读下去了，不知廉耻来知乎卖萌，还是深度学习卖萌，才转行半年多就敢出来卖，好羞耻呀～喵～
jQuery插件就是以jQuery库为基础衍生出来的库，jQuery插件的好处是封装功能，提高了代码的复用性，加快了开发速度，现在网络上开源的jQuery插件非常多，随着版本的不停迭代越来越稳定好用，
jQuery插件就是以jQuery库为基础衍生出来的库，jQuery插件的好处是封装功能，提高了代码的复用性，加快了开发速度，现在网络上开源的jQuery插件非常多，随着版本的不停迭代越来越稳定好用，在jQuery官网有许多插件：
网络更深带来的一个非常大的好处，就是逐层的抽象，不断精炼提取知识，如下图第一层学习到了边缘，第二层学习到了简单的形状，第三层开始学习到了目标的形状，更深的网络层能学习到更加复杂的表达。如果只有一层，那就意味着要学习的变换非常的复杂，这很难做到。
我们在Word中编辑文字的时候，可能需要对文档中的字体进行其他艺术效果的设置。那么我们有时候就需要适当的调整文档中的字体间距。那么Word字体间距怎么调呢？小编总结了三种方法，大家可以参考一下。
自从Alexnet赢得2012年的ImageNet竞赛以来，CNNs（卷积神经网络的缩写）已经成为深度学习中各种任务的事实算法，尤其是计算机视觉方面。从2012年至今，研究人员一直在试验并试图提出越来越好的体系结构，以提高模型在不同任务上的准确性。近期，谷歌提出了一项新型模型缩放方法：利用复合系数统一缩放模型的所有维度，该方法极大地提升了模型的准确率和效率。谷歌研究人员基于该模型缩放方法，提出了一种新型 CNN 网络——EfficientNet，该网络具备极高的参数效率和速度。今天，我们将深入研究最新的研究论文efficient entnet，它不仅关注提高模型的准确性，而且还关注模型的效率。
虽然人们普遍认为网络深度是当今深度学习 (DL) 模型高性能的原因，但增加深度也会带来诸如延迟增加和计算负担增加等缺点，这可能会阻碍 DL 的进展。如果没有深度网络，是否有可能实现类似的高性能？
相当于C#UI里面的容器系统，bootstrap对css进行扩展，使用了类似less文件中的变量定义，sacc不仅增加了变量还多了继承、混合、嵌套等功能
如果使用过JQuery Steps的朋友一定会发现这个插件有一个缺点，就是页面在第一次进入的时候，会进行一次很明显的DOM重绘——页面会闪一下。 尤其是前端代码比较庞大的时候，效果更为明显。 为了解决这个问题，就想使用点轻量级的流程向导。于是网上搜了下，恰好社友有这样一个插件，感谢杨元 不过使用起来还是有点不太喜欢的地方： 1 tooltip样式比较简陋，不好看. 2 间距太窄了，没有响应式. 3 缺少一些上一步下一步的触发动作以及校验. 因此就根据ystep的源码以及JQuery.steps的流程
本文收集 a:bodyPr 文本框属性 BodyProperties 的属性的作用
看到这两个案例时，你可以先短暂的想想平时都是如何实现的，很多同学的答案应该是这样的。
特点：宽度默认是100%，高度默认是0，可以设置宽度和高度，会继承父级的宽度，换行显示—div ul li p h1
虽然当下有一些相对直接的方法来计算图像相似度，比如测量像素上的差异（如FSIM, SSIM），但这种方法获得的相似性差异和人眼感知到的差异相去深远。
当Jquery名称冲突时，可以利用var jq = jQuery.noConflict()来使用jq代替表示Jquery。
实现单行文本的溢出显示省略号同学们应该都知道用text-overflow:ellipsis属性来，当然还需要加宽度width属来兼容部分浏览。
自从1998年CSS2作为推荐以来，表格的使用渐渐退去，成为历史。正因为此，从那以后CSS布局成为了优雅代码的代名词。 对于所有设计师使用过的CSS概念，负边距作为最少讨论到的定位方式要记上一功。这就像是在线纹身-每个人都会做，但是没有人会谈论它。（It’s like an online taboo—everyone’s doing it, yet no one wants to talk about it.） 为其正名 我们都使用过CSS得外边距，但是当谈到负边距的时候，我们好像往差的方向发展啦。在网页设
DisplayObject is an abstract class that should not be constructed directly. Instead construct subclasses such as Container, Bitmap, and Shape. DisplayObject is the base class for all display classes in the EaselJS library. It defines the core properties and methods that are shared between all display objects, such as transformation properties (x, y, scaleX, scaleY, etc), caching, and mouse handlers.
本征半导体：纯净的、具有晶体结构的半导体 两种载流子：自由电子、空穴（两种载流子均参与导电） 本征激发：半导体在热激发下产生自由电子和空穴对的现象 复合：电子填补空穴 动态平衡：一定温度下，本征激发与复合产生的自由电子和空穴相等 温度影响：热运动加剧–挣脱共价键束缚自由电子增多–空穴增多–载流子浓度提高–导电能力增强 N型半导体：自由电子浓度大于空穴浓度，前者为多子，后者为少子 P型半导体：空穴浓度大于自由电子浓度 对于杂质半导体的温度影响：可以认为多子浓度约等于所掺杂质原子的浓度，且受温度影响很小；少子大多由本征激发而成，尽管浓度很低，但对温度非常敏感。 扩散运动：由浓度差引起的运动。PN结中P区的空穴向N区扩散，N区的自由电子向P区扩散。随着扩散运动的进行，空间电荷区加宽，内电场增强，阻止扩散运动的进行。 空间电荷区：由于扩散运动引起的复合使得P区出现负离子区，N区出现正离子区
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这是卷积神经网络学习路线的的第二十二篇文章，要介绍的是2019年Google Brain的大作EfficientNet，论文全名为EfficientNet：Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks。
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