题目描述 给定一个十进制的正整数number，选择从里面去掉一部分数字，希望保留下来的数字组成的正整数最大。...输出描述: 输出保留下来的结果。...示例1 输入 325 1 输出 35 看到这个题之后，作为一个刚学了一个月C++的菜鸡，我最初的想法非常简单粗暴，就是想办法找到最小的那个数，然后把它删除，这样就能保留最大的数。...比如当输入"123450 1"时，我们预期的答案应该是23450，但是算法是通过找出最小的数字所在位置，再把它删除来获取最大值的。算法得出结果是12345，显然算法还存在缺陷。
从标签平滑的定义我们可以看出，它鼓励神经网络选择正确的类，并且正确类和其余错误的类的差别是一致的。与之不同的是，如果我们使用硬目标，则会允许不同的错误类之间有很大不同。...基于此论文作者提出了一个结论：标签平滑鼓励倒数第二层激活函数之后的结果靠近正确的类的模板，并且同样的远离错误类的模板。...作者设计了一个可视化的方案来证明这件事情，具体方案为：（1）挑选3个类；（2）选取通过这三个类的模板的标准正交基的平面；（3）将倒数第二层激活函数之后的结果映射到该平面。...但是标签平滑强制要求每个示例与所有剩余类的模板之间的距离相等，这就导致了后两张图中两个类距离较远，这在一定程度上造成了信息的损失。...Variable(true_dist, requires_grad=False)) loss_function = LabelSmoothing(num_labels, 0.1) tensorflow
Annotations tensorflow api numpy api 建立全零张量 tf.zeros(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.zeros(shape
有一张表t,三个字段,自增id,name,update_time,删除name重复的行，保留update_time最大的那一条，只保留一条 DELETE FROM t WHERE t...`name` HAVING count(1) > 1 ) 说明：如果是随便删除，保留一行，那大家应该都会，这里就是可能会出现update_time重复的情况，所以需要update_time...和id concat 起来，然后取最大值，这样就不会重复了
在MySQL中，可以通过配置max_binlog_size和expire_logs_days参数来控制二进制日志（binlog）的大小和保留期。...但是，要注意的是，max_binlog_size参数设置的是单个binlog文件的最大大小，而不是所有binlog文件的总容量。...下面是如何配置这两个参数的步骤： 设置单个binlog文件的最大大小:通过设置max_binlog_size参数，可以控制单个binlog文件的最大大小。...： [mysqld] max_binlog_size = 1073741824 -- 设置单个binlog文件的最大大小为1GB 设置binlog文件的保留期: 通过设置expire_logs_days...参数，可以控制binlog文件的保留天数。
保留最大的数 题目描述 给定一个十进制的正整数number，选择从里面去掉一部分数字，希望保留下来的数字组成的正整数最大。...第二行是希望去掉的数字数量cnt 1 ≤ cnt 输出描述 输出保留下来的结果。 示例 输入 325 1 输出 35 解析 在一个整数中除去几位数字后剩余的数最大。
题目描述 给定一个十进制的正整数number，选择从里面去掉一部分数字，希望保留下来的数字组成的正整数最大。...输出描述: 输出保留下来的结果。 示例1 输入 325 1 输出 35 题解 方法1.
TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。...TensorFlow Probability中的实现 我们先创建一个正态分布随机变量并从中取样。...x_train.mean() 0.85486585 将TensorFlow Variable对象定义为分布的参数。这向TensorFlow说明，我们想在学习过程中学习这些参数。...，和TensorFlow Probability的实现。...最后通过定义一个TensorFlow变量、一个负对数似然函数并应用梯度，实现了一个使用TensorFlow Probability的自定义训练过程。 作者：Luís Roque
使用初始残差和恒等映射的GCNII是一个深层的GCN模型，能够解决过度平滑的问题。在每一层，初始残差从输入层构造一个跳跃连接，而恒等映射将单位矩阵添加到权重矩阵。...初始残差连接确保即使堆叠了许多层，每个节点的最终表示仍保留输入层中至少α'的一部分。实际上，简单地将α`设置为0.1或0.2，以便每个节点的最终表示形式至少包含一部分输入特征。...将平滑表示PH直接映射到输出减少了这种相互作用。最优权重矩阵W（l）具有较小的范数；2）唯一的关键点是全局最小值。...特别地，收敛速度取决于s，其中s是权重矩阵的最大奇异值。通过替换W并对W实施正则化，强制W（`）的范数要小，最大奇异值s也将接近1，这意味着s 很大，因此信息丢失得到缓解。...作者认为这归因于恒等映射技术。总体而言，结果表明通过初始残差和恒等映射，可以解决过度平滑的问题，并将vGCN扩展为真正的深度模型。
来源 | lionbridge.ai 编辑 | 代码医生团队 TensorFlow由Google Brain的研究人员创建，是用于机器学习和数据科学的最大的开源数据库之一。...TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。...Places 365是可用于场景识别任务的最大数据集之一。 https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/places365_small 6....开放图像挑战赛2019–包含约900万张图像，此数据集是在线上最大的带有标签的图像数据集之一。图像包含图像级标签，对象边界框和对象分割蒙版以及视觉关系。...https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/yelp_polarity_reviews 尽管上面的数据集是用于机器学习的一些最大，使用最广泛的TensorFlow
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 1 排序 1.1 sort：返回逆序排序后的Tensor import tensorflow as tf a = tf.random.shuffle...2 最小值、最大值、平均值 2.1 reduce_min、reduce_max、reduce_mean （1）reduce_min()：求最小值 a = tf.random.uniform([3, 3...tf.reduce_max(a) # 最大值 tf.reduce_max(a, axis=...-1) # 求最后一维度的最大值 （3）reduce_mean...dtype=int64)> 作者博客： https://www.cnblogs.com/chenhuabin 作者github： https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2
largest tensorflow datasets for machine learning 由谷歌Brain的研究人员创建的TensorFlow是机器学习和数据科学领域最大的开源数据库之一。...TensorFlow库包括工具、预训练模型、机器学习指南，以及开放数据集的语料库。为了帮助你找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大的TensorFlow数据集。...图像数据集 1、CelebA: 最大的公开的人脸图像数据集之一，名人脸属性数据集(CelebA)包含超过20万名名人的图像。 ?...7、SVHN Cropped – 来自斯坦福大学的街景门牌号(SVHN)是一个TensorFlow数据集，用来训练数字识别算法。...9、COCO – 由谷歌，FAIR, Caltech和更多的合作者制作，COCO是世界上最大的标记图像数据集之一。它用于目标检测、分割和图像描述任务。 ?
有了 XLA 的增强，通过在运行时的过程中分析图、融合多个 op 并为融合子图（subgraph）生成有效的机器代码，TensorFlow 能在保留其灵活性的同时而不牺牲运行时的性能。...如预期那样，最大的加速来自含有长序列元素操作的模型，因为 XLA 可以将长序列元素操作融合进高效的循环中。然而，XLA 仍然被认为是实验性的，一些基准可能会经历减速过程。...在 TensorFlow 开发者峰会的演讲中，Chris Leary 和 Todd Wang 描述了 TensorFlow 如何利用 XLA、JIT、AOT 和其它编译技术来最小化执行时间并最大限度地利用计算资源...由于 TensorFlow 可以指向 XLA，因此可以向 XLA 添加新设备后端，从而使其能够运行 TensorFlow 图。...我们决定尽早向 TensorFlow Github（https://github.com/tensorflow/tilerflow/tree/master/tensorflow/compiler）发布
同时，其最高项目的Star数量非常高，高达80.8K，该项目正是Tensorflow！项目少也造成Star数量比较集中，前13名靠前的项目最低star为9.9K。...Machine-learning——该话题下的Repo共11268个，由于机器学习包含深度学习，因此数量较多，最高Star数量项目依然是TensorFlow。...早在去年，Tensorflow就是唯一上榜的机器学习项目，可见谷歌在宣传推广以及完善代码和文档方面没少下功夫。 近两年，机器学习无疑是最大的赢家，TensorFlow无疑是最大的赢家。...3、年终盘点：2017年Github被贡献最多的项目： 虽然TensorFlow的关注度很高，但开发者似乎不太热衷于贡献项目。...美国100家最大的公司中，有一半（按收入）使用GitHub Enterprise来构建软件。 7、年终盘点：2017年Github上顶级APP都有哪些？
这是本文的最后一部分内容了，前两部分内容的文章： [GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上） [GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中...对于部分图片y，对于缺失的像素部分采用最大化D(y)这种看起来合理的做法并不成功，它会导致生成一些既不属于真实数据分布，也属于生成数据分布的像素值。...其中 1 数值表示图片中要保留的部分，而 0 表示图片中需要修复的区域。...另外，论文还采用泊松混合(poisson blending)[3] 方法来平滑重构后的图片。...，将z映射到[-1,1]的范围。
4.另一个平滑的激活功能是超切线。 超切线函数非常类似于sigmoid，除了不是在0和1之间的范围内，它的范围在-1和1之间。该函数具有双曲余弦的双曲正弦比的形式。...如果我们的张量被缩放为零，我们将需要使用一个激活函数，保留尽可能多的变化在零附近。 这意味着我们想要选择激活函数，如双曲正切（tanh）或softsign。...如果张量被缩放为正数，那么我们理想地选择一个激活函数，保留正域中的方差。 There's more...： 以下是两个图表，说明不同的激活功能。...除了ReLU6，其最大值为6：这些函数在零的左边，并且线性增加到零的右边。 在图4中，我们有激活函数sigmoid，双曲正切（tanh）和softsign。...这些激活功能都是平滑的，并具有S n形状。 请注意，这些功能有两个水平渐近线。 ? ?
WPF 使用 WindowChrome，在自定义窗口标题栏的同时最大程度保留原生窗口样式（类似 UWP/Chrome） 发布于 2018-07-12 07:57...本文将使用 WindowChrome 来自定义窗口样式，使其既保留原生窗口样式和交互习惯，又能够具备一定的自定义空间。...（UWP 窗口按钮 32 高度，最大化 32 高度；Google Chrome 窗口按钮 30 高度，最大化 27 高度。） ? 所以，截至这里，我们算是模拟得比较像了。 其他的属性需要尝试吗？...如果不设置，最大化时窗口边缘的像素将看不见。这是反复尝试的经验值，且在多种 DPI 下验证是依然有效的。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布
Sigmoid函数由于单增及反函数单增等性质，常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间。...一般来讲，在训练神经网络的过程中，对于求导、连续求导、处理二分类问题，一般使用Sigmoid激活函数，因为Sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。...缺点 （1）与sigmoid函数相同，tanh函数同样具有软饱和性； （2）还是没有改变sigmoid函数的最大问题——由于饱和性产生的梯度消失。...这里的a是一个很小的常数，其存在的目的在于既修正了数据，又保留了部分负轴的值，使得负轴的信息不会全部丢失，这样的变体函数被称为Leaky-ReLU函数。其函数图像如图： ?...Softplus函数 Softplus函数可以看作ReLU函数的平滑形式。
本文将使用 WindowChrome 来自定义窗口样式，使其既保留原生窗口样式和交互习惯，又能够具备一定的自定义空间。...（UWP 窗口按钮 32 高度，最大化 32 高度；Google Chrome 窗口按钮 30 高度，最大化 27 高度。） 所以，截至这里，我们算是模拟得比较像了。 其他的属性需要尝试吗？...如果不设置，最大化时窗口边缘的像素将看不见。这是反复尝试的经验值，且在多种 DPI 下验证是依然有效的。...但因为其与系统原生集成，如果要求保证原生窗口体验，UWP 的定制能力又是各种方法里面最大的，而且 API 非常简单。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
K 将每个映射为一个实数后，得到一个 6 维向量 U，U 可以看作一个局部上下文特征向量。之后将最大池化层作用于 U 上，过滤掉该局部上下文里不重要的特征，只保留最重要的一个。...其中平滑因子γ是可调试的 hyper parameter. 在训练的时候，我们的目标函数为： ? ，即交叉熵损失函数，其中 ? 。之后便可用基于梯度下降的优化算法来得到参数的估计。...Convolutional DSSM(CDSSM) 在 DSSM 的词哈希向量的基础上，引入了卷积层和最大池化层，进行上下文显著特征提取，并将提取的特征通过非线性映射得到语义向量 (semantic feature...对于一系列相关的局部上下文向量，最大池化层可以过滤掉不重要的文本特征，只保留最显著的，形成全局上下文向量。进而在 DSSM 的基础上，更进一步的考虑并联系了上下文的语义特征，达到更好的文本匹配效果。...在 TensorFlow 中，这些新的构架可以直接在 Python 里通过 TensorFlow 的基础单元进行实现。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
