先从CSS3的选择器说起: E F:所有的子孙元素: E>F: E中的子元素: E+F:E元素之后的最近的选择器: E~F:E中所以后面兄弟元素(CSS3 不包括自己本身,前面也不包括) att*=val:只要包含指定的元素符(val1 val2 等等都算): att^=val:首字符匹配: att$=val:尾字符匹配: att~=val:用空格分隔,且其中一个是val: att|=val:以val开头并用"-"连接符: CSS3伪类选择器: first-line first-…

CSS常见布局解决方案说起css布局,那么一定得聊聊盒模型,清除浮动,position,display什么的,但本篇本不是讲这些基础知识的,而是给出各种布局的解决方案.水平居中布局首先我们来看看水平居中1.margin + 定宽<div class="parent"> <div class="child">Demo</div></div> <style> .child { width: 100px; mar…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

Geometry Stage一般包含下面几个阶段 1. Model & View Transform(模型和视图变换) --- 模型空间--> 世界空间 模型变换:每个模型经过模型变换来定位,一个模型可能有多个模型变换,譬如一个模型存在于不同的地方,以不同大小存在于同一个场景等.模型变换改变的是模型的顶点和法线模型坐标:一个物体的坐标世界坐标:模型坐标经过模型变换得到世界坐标世界空间:独一无二,当所有模型经过各自的模型变换,它们都存在于同一个空间,相机(观察者)在世界空间中也有自己的位置和方…

1. Project视图 主要存放游戏中用到的所有资源文件,常见的包括:游戏脚本.预设.材质.动画.自定义字体.纹理.物理材质和GUI皮肤等. 1>     Folder: 文件夹,用于资源的分类. 2>     Javascript: JavaScript脚本 3>     C# Script: C#脚本文件 4>     Boo Script: Boo脚本文件 5>     Shader: 设置一个着色器可以用ShaderLab编写着色器代码.将着色器绑定在材质身上. 6…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第31篇文章,我们一起继续来聊聊GBDT模型. 在上一篇文章当中,我们学习了GBDT这个模型在回归问题当中的原理.GBDT最大的特点就是对于损失函数的降低不是通过调整模型当中已有的参数实现的,若是通过训练新的CART决策树来逼近的.也就是说是通过增加参数而不是调整参数来逼近损失函数最低点. 如果对于这部分不是很理解的话,可以通过下方的链接回顾一下之前的内容: 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理,看完再也不怕面试…

今天是机器学习专题的第33篇文章,我们继续来聊聊SVM模型. 在上一篇文章当中我们推到了SVM模型在线性可分的问题中的公式推导,我们最后得到的结论是一个带有不等式的二次项: \[\left\{\begin{align*} &\min_{\omega , b} \frac{1}{2}||\omega||^2\\ s.t.& \quad y_i(\omega^Tx + b) \ge 1, &i=1,2,3\ldots,m\\ \end{align*}\right.\] 想要了解具体推导…

今天是机器学习专题的第34篇文章,我们继续来聊聊SVM模型. 我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式,最后我们消去了所有的变量,只剩下了\(\alpha\).在硬间隔模型当中,样本是线性可分的,也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开.但是在实际当中,这样的情况几乎是不存在的.道理也很简单,完美是不存在的,总有些样本会出错. 那针对这样的问题我们应该怎么解决呢? 软间隔 在上文当中我们说了,在实际的场景当中,数据不可能是百分百线性可分的,即使真的能硬生生地找到这样的…

pytorch pytorch定位:深度学习框架 人工智能:多领域交叉科学技术 机器学习:计算机智能决策算法 深度学习:高效的机器学习算法 pytorch实现模型训练需要5个模块 数据 将数据从硬盘读进内存 组织数据进行训练,图片预处理以及数据增强 裁剪.缩放.翻转 模型 构建模型模块,组织复杂网络 初始化网络参数,定义网络层 损失函数 创建损失函数,设置损失函数超参数 选择损失函数(18个),回归.分类 优化器 管理模型参数去更新模型参数 在进行迁移学习的过程中,希望一部分网络模型的参数大一些…

​ 飞桨 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发.功能完备. 开源开放的产业级深度学习平台,集深度学习核心训练和推理框架.基础模型库.端到端开发套件和丰富的工具组件于一体. 飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式,对于普通开发者而言更容易上手,同时支持声明式和命令式编程,兼具开发的灵活性和高性能.另外飞桨不仅广泛兼容第三方开源框架训练的模型部署,并且为不同的场景的生产环境提供了完备的推理引擎,包括适用于高性能服务器及云端推理的原生推理库…