如下图在Framework的一个简单维度中加入宏函数 解决办法如下图 step1: step2: PS :Cognos 10.1.1中 在cognos connection中创建数据源,为什么没有odbc的选项,只有一种查询方式…

一.models.py中 class OrderInfo(BaseModel): '''订单模型类''' # 封装一个字典, 便于在视图中取值, 进行比对 PAY_METHODS = { : "货到付款", : "微信支付", : "支付宝", : '银联支付' } # 这是一个元组里面嵌套元组,里面的元组有两个元素, 一个作为索引, 一个作为值, 和字典里面的数据相对应 PAY_METHOD_CHOICES = ( (1, '货到付款'), (…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 pytorch的设计遵循tensor-> variable(autograd)-> nn.Module三个由低到高的抽象层次,分别代表高维数组(张量).自动求导(变量)和神经网络(层/模块).这三个抽象之间联系紧密,可以同时进行修改和操作 在IPython和Jupyter notebook两个工具中使用了Jupyter noteboo…

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)…

C# 动态生成word文档 本文以一个简单的小例子,简述利用C#语言开发word表格相关的知识,仅供学习分享使用,如有不足之处,还请指正. 在工程中引用word的动态库 在项目中,点击项目名称右键-->管理NuGet程序包,打开NuGet包管理器窗口,进行搜索下载即可,如下图所示: 涉及知识点 _Application: 表示word应用程序的接口,对应的实现类是Application类. _Document:表示一个word文档,通过_Application对应的文档接口进行创建. Parag…

前言 下面就开始总结C#4.0的一些变化了, 也是这本书中最后的一点内容了, 这一部分终于要更新完了. 同时感觉再来读第二遍也有不一样的收获. 今天很嗨的是武汉下雪了,明天周六,一切都是这么美好.哈哈哈.主要内容有: 可选参数和命名实参, 泛型的可变性, 动态类型 1,可选参数和命名实参1.1可选参数可选参数和命名实参就如同一对好基友, 因为它们经常一起使用. 可选参数重在"可选", 即在调用方法时, 该参数可以明确指定实参, 也可以不指定实参.如下代码: class Program…

Main(string[] args)方法是C#程序的入口,程序从这里开始执行,在这里结束.C#代码逻辑要包含在一个类型(Type)中,游离的.全局的变量或函数是不存在的,这里的类型包括类(class).接口(interface).结构(struct).枚举(enum)和委托(delegate).Main()方法包含在一个类中,这个类的默认名字叫作Program,包含Main()的类叫作应用程序对象(Application Object).新建一个控制台应用程序(ConsoleApplicati…

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

目标检测,主要问题发展,非极大值抑制中阈值也作为参数去学习更满足end2end,最近发展趋势和主要研究思路方向 待办 目标检测问题时间线 特征金字塔加滑窗 对象框推荐 回归算法回归对象框 多尺度检测 BBOX 回归发展 NMS技术发展 困难样本挖掘技术发展--样本不均衡问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 目标检测的加速方式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 最新进展 1.更好的引擎 DenseNet,在残差网…