pcb布线时,有时候会从器件的焊盘往外拉线,为了避免出现类似情况 出现锐角焊盘内绕线等等 可在add connect操作下,右键勾选Enhance pad Entry来增强焊盘进入的约束,可有效防止上述情况的出现 具体效果可勾选后在slide(修线)命令下,对线进行操作体会.…

软件的可执行文件下载:PADFlowChart-exe.zip MD5校验码:91FCA9FEC9665FD09BEB3DA94ADC1CE6 SHA1校验码:ECD742AA3092A085AB07AB2A1B014064B21EB958 本软件在GitHub上的开源地址:<https://github.com/semaluo/PADFlowChart> 欢迎感兴趣的朋友一起开发! 一.概述 在软件设计过程中,前期设计有UML等建模方法,但是软件的详细设计阶段却没有什么特别的工具.传统的流程…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行…

项目背景 采用最新版本手机 APP(之后称为 MyApp)代码,实现其 Pad 化,为平板和大屏手机用户提供更好的体验.为实现 MyApp 的 Pad 化工作,需要我们首先来了解一下 MyApp 项目经典页面的构成以及 Pad 化后的页面结构的变化. 1.MyApp 页面经典构成 现在主流手机 APP 主页通常采用标签栏加标签内容方式显示.而通过主页进入的二级页面全部采用全屏方式展示.比如手机 QQ,微信,支付宝等等都是采用 Tab 栏方式为主,进入一个具体功能后,全屏打开.我们项目也是如此.下…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

You know what, left pad is javascript package and referenced by React: Github link One day his author unpublished it, then a lot of javascript projects in the world broken. You can see from github it's only 11 lines. You job is to implement the left…

一.需求:Pad上显示某功能块,PC机上隐藏. 二.方法:从外围设备获取值判断是否是Pad. 三.具体参考代码如下: 1.外围设备值类型如下: public enum ChassisTypes { Other = , Unknown, Desktop, //台式机 LowProfileDesktop, //低调型台式机 PizzaBox, //Pizza盒 MiniTower, //迷你型机箱 Tower, //机箱 Portable, //手提式打字机.便携式.可移植 Laptop, //膝上…