Torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True) in_channels:输入维度 out_channels:输出维度 kernel_size:卷积核大小 stride:步长大小 padding:补0 dilation:kernel间距

前言 输入系统,输入某个键,响应到GamePlay层做对应的事.例如 点击鼠标,前进还是开枪之类,是如何响应的.这里只说应用层逻辑,硬件层逻辑不讲述. 详解 1.问题来源 先看下面一个例子:跳跃的事件响应堆栈 从上述堆栈我们不难发现,疑惑点主要集中于 APlayerController::ProcessPlayerInput 和 UPlayerInput::ProcessInputStack. (APlayerController::PlayerTick之前的堆栈可以忽略) 2.简要分析 先查看

文件名: test.sh #!/bin/bash para="para: "; while [ $# -ge 2 ] ; do case "$1" in --aa) para="${para} argument $1 = $2;"; shift 2;; --bb) para="${para} argument $1 = $2;"; shift 2;; *) echo "unknown parameter $1.&qu

Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法,相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理,而nn.Conv2d一般用于二维图像. 先看一下接口定义: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 参数解释: stride:步长 zero-padding:图像四周

API 输入:[ batch_size, channels, height_1, width_1 ] Conv2d输入参数:[ channels, output, height_2, width_2 ] 输出:[ batch_size,output, height_3, width_3 ] 实例: def torch_practice(): x = torch.randn(2,1,16,4) conv = torch.nn.Conv2d(1, 32, (2,2)) res = conv(x) p

java解析XML的三种方法 1.SAX事件解析 package com.wzh.sax; import org.xml.sax.Attributes; import org.xml.sax.SAXException; import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler; // public class Saxhandler extends DefaultHandler { @Override public void startDocument() throws

1.使用DOM方式解析: package com.wzh.dom; import java.util.Iterator; import javax.xml.parsers.DocumentBuilder; import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory; import org.w3c.dom.Document; import org.w3c.dom.Element; import org.w3c.dom.NamedNodeMap; import o

jsoup 简介Java 程序在解析 HTML 文档时,相信大家都接触过 htmlparser 这个开源项目,我曾经在 IBM DW 上发表过两篇关于 htmlparser 的文章,分别是:从 HTML 中攫取你所需的信息和 扩展 HTMLParser 对自定义标签的处理能力.但现在我已经不再使用 htmlparser 了,原因是 htmlparser 很少更新,但最重要的是有了 jsoup .jsoup 是一款 Java 的 HTML 解析器,可直接解析某个 URL 地址.HTML 文本内容.

[打印list.Map集合的工具方法] /** * 打印List集合对应的元素 */ public void printList(List<Object> list){ for(Object o:list){ System.out.println(o.toString()); } } /** * 打印Map集合对应的key-value */ public void printMap(Map<String,String> map){ Iterator it=map.entrySet(

IO流技术解决的问题:设备与设备之间的传输问题,内存-->硬盘,硬盘-->内存,等等 IO流技术 如果按照数据的流向划分可以划分为:输入流和输出流 输入输出的标准是以程序为参考物的,如果流出则选用输出流,如果数据流入则使用输入流. 如果按照处理的单位来划分:字节流和字符流 字节流:读取文件中的二进制数据,而且读取的二进制数据不会经过任何的处理 字符流:***也是读取文件中的二进制数据,不过会吧这些二进制的数据转换成我们能识别的字符. 字符流  = 字节流 + 解码 上面的分析告诉们先看字节流再

一.前述 上次分析了客户端源码,这次分析mapper源码让大家对hadoop框架有更清晰的认识 二.代码 自定义代码如下: public class MyMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object ke

XML处理模式 处理XML有2种方式,DOM和SAX.一般的实际开发中,这2种使用的不多,直接用dom4j来解析XML就好了,包括CRUD等操作都很方便的.这里介绍的DOM和SAX是比较底层的,具体的API在jdk中可以查到的. 一. DOM 文档对象模式 1.DOM特点:       以树型结构访问XML文档. 一棵DOM树包含全部元素节点和文本节点.可以前后遍历树中的每一个节点.       整个文档树在内存中,便于操作:支持删除.修改.重新排列等多种功能.      将整个文档调入内存(包

目前没有找到.Net框架内置的解析方法,理论上HttpClient等类在内部应该已经实现了解析,但不知为何没有公开这些处理方法.(亦或是我没找到)那么只能自己来解析这些数据了. public enum HTTPHeaderField { Accept = 0, Accept_Charset = 1, Accept_Encoding = 2, Accept_Language = 3, Accept_Ranges = 4, Authorization = 5, Cache_Control = 6,

使用XPath对象解析xml文件 1.DocumentBuilderFactory类  工厂API,使应用程序能从XML文档获取生成DOM对象树的解析器 其构造方法受保护,用newInstance()实例化 2.创建解析器 DocumentBuilder 使用这个类,应用程序员可以从XML获得一个Document. 这个类的实例可从DocumentBuilderFactory.newDocumentBuilder()方法获得. 一旦获得此类实例,可以从各种输入源解析XML.这些输入源是Input

转载自:http://www.sohu.com/a/154105465_354963 随着Splunk越来越被大家熟知和认可,现在市面上也不断涌各种同类产品,作为大数据搜索界的翘楚Splunk和ElasticSearch,绝对值得我们去学习,探索和使用,因此为了造福Splunk的铁粉和新粉们,小编特邀了Splunk的资深架构师,江湖人称“陶指导”的陶刚为大家就架构,功能,产品线,概念等方面将Splunk和ElasticSearch做了一下全方位的对比,希望能够给大家在制定大数据搜索方案的时候有所

public class Dom4j { public static void main(String[] args) throws Exception { List<Student> list = parseXml(); for (Student s : list) { System.out .println(s.getId() + ":" + s.getName() + ":" + s.getAge()); } } public static Lis

------------类似在浏览器中调试js代码----------------------- Node.js REPL(交互式解释器) Node.js REPL(Read Eval Print Loop:交互式解释器) :表示一个电脑的环境,类似 Window 系统的终端或 Unix/Linux shell,我们可以在终端中输入命令,并接收系统的响应. Node 自带了交互式解释器,可以执行以下任务: 读取 - 读取用户输入,解析输入了Javascript 数据结构并存储在内存中. 执行 -

很好的输入参数解析方法 ,转载记录下 转载在: https://www.cnblogs.com/onmyway20xx/p/7346709.html Apache Commons CLI 简介 Apache Commons CLI 是 Apache 下面的一个解析命令行输入的工具包,该工具包还提供了自动生成输出帮助文档的功能. Apache Commons CLI 支持多种输入参数格式,主要支持的格式有以下几种: POSIX(Portable Operating System Interface

cJSON数据解析 关于数据解析部分,其实这个解析就是个自动机,通过递归或者解析栈进行实现数据的解析 /* Utility to jump whitespace and cr/lf *///用于跳过ascii小于32的空白字符 static const char *skip(const char *in) { ) in++; return in; } /* Parse an object - create a new root, and populate. */ cJSON *cJSON_Par

第38章     I2S—音频播放与录音输入 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx 中文参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>及<I2S BUS>. 若对I2S通讯协议不了解,可先阅读<I2S BUS&g

我的答案是,在Conv2D输入通道为1的情况下,二者是没有区别或者说是可以相互转化的.首先,二者调用的最后的代码都是后端代码(以TensorFlow为例,在tensorflow_backend.py里面可以找到): x = tf.nn.convolution( input=x, filter=kernel, dilation_rate=(dilation_rate,), strides=(strides,), padding=padding, data_format=tf_data_format