http://blog.csdn.net/victoriaw/article/list/10 开始第一篇: http://blog.csdn.net/VictoriaW/article/details/72356453

public void play() { this.TemStr = ""; this.TemStr = this.TemStr.PadLeft(0x7f, Convert.ToChar(" ")); APIClass.mciSendString(, ); //int ret = APIClass.mciSendString(@"open """ + this.TemStr + @""" alia

lua库函数 这些函数都是Lua编程语言的一部分, 点击这里了解更多. assert(value) - 检查一个值是否为非nil, 若不是则(如果在wow.exe打开调试命令)显示对话框以及输出错误调试信息 collectgarbage() - 垃圾收集器. (新增于1.10.1) date(format, time) - 返回当前用户机器上的时间. error("error message",level) - 发生错误时,输出一条定义的错误信息.使用pcall() (见下面)捕捉错误

PHP中的CURL函数库(Client URL Library Function) curl_close — 关闭一个curl会话curl_copy_handle — 拷贝一个curl连接资源的所有内容和参数curl_errno — 返回一个包含当前会话错误信息的数字编号curl_error — 返回一个包含当前会话错误信息的字符串curl_exec — 执行一个curl会话curl_getinfo — 获取一个curl连接资源句柄的信息curl_init — 初始化一个curl会话curl_m

      最近在Window7使用Qt5.2学习OpenGL时,出现了以OpenGL中glu开头的函数库无法使用的错误,例如: 'gluPerspective'  was not declared in this scope.本文使用的QT版本是Qt 5.2.0 for Windows 32-bit (MinGW 4.8, OpenGL, 689 MB)(Info),可从QT官网http://qt-project.org/downloads看到各种平台下的QT版本下载信息. 上网搜了以下相关的

(字符串函数库)总结 投稿:junjie 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2014-11-20我要评论 这篇文章主要介绍了Lua中的string库(字符串函数库)总结,本文讲解了string库的操作方法,着重讲解了string.format方法,需要的朋友可以参考下   Lua解释器对字符串的支持很有限.一个程序可以创建字符串并连接字符串,但不能截取子串,检查字符串的大小,检测字符串的内容.在Lua中操纵字符串的功能基本来自于string库. 字符串库中的一些函数是非常简单的: stri

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:

在 C# 中使用 P/Invoke 调用 Mupdf 函数库显示 PDF 文档 一直以来,我都想为 PDF 补丁丁添加一个 PDF 渲染引擎.可是,目前并没有可以在 .NET 框架上运行的免费 PDF 渲染引擎.经过网上的搜索,有人使用 C++/CLI 调用 XPDF 或 Mupdf,实现了不安装 Adobe 系列软件而渲染出 PDF 文件的功能. Mupdf 是一个开源的 PDF 渲染引擎,使用 C 语言编写,可编译成能让 C# 调用的动态链接库.因此,只要编写合适的调用代码,就能使用该渲染引

有一些程序,虽然写起来不难,但是可能比较麻烦或容易出错,这时就可以用c++函数库里自带的一些实用的函数. 这里只记录一些不太常见的函数. -------------------------------------!持续更新!----------------------------------------------------- --------------------------------------正文分界线-----------------------------------------

分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交叉熵,脑子里就会出现这个东西: 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果. 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实

如何生成动态库 net小伙 已经在此文中说明——[C]——如何生成静态库和动态库:接下来就要看看动态库中函数的作用范围: 首先我们使用命令   gcc -fPIC -shared -o libtest.so test.c 生成一个动态库 —— libtest.so. test.c 代码如下(一个很简单的输出函数): #include <stdio.h> #include <string.h> void test(void){ printf("the test is the

PHP中的PDO函数库详解 PDO是一个“数据库访问抽象层”,作用是统一各种数据库的访问接口,与mysql和mysqli的函数库相比,PDO让跨数据库的使用更具有亲和力:与ADODB和MDB2相比,PDO更高效.目前而言,实现“数据库抽象层”任重而道远,使用PDO这样的“数据库访问抽象层”是一个不错的选择. PDO中包含三个预定义的类 PDO中包含三个预定义的类,它们分别是 PDO.PDOStatement 和 PDOException. 一.PDO PDO->beginTransaction(

##numpy函数库中一些经常使用函数的记录 近期才開始接触python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉.因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的使用方法进行记录. (1)mat( ) numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都能够用于处理行列表示的数字元素. 尽管他们看起来非常类似,可是在这两个数据类型上运行同样的数学运算能够得到不同的结果,当中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )

##numpy函数库中一些常用函数的记录 最近才开始接触Python,python中为我们提供了大量的库,不太熟悉,因此在<机器学习实战>的学习中,对遇到的一些函数的用法进行记录. (1)mat( ) numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可以得到不同的结果,其中numpy函数库中matrix与MATLAB中matrices等价. 调用mat( )函数可以将数

函数库是由系统建立的具有一定功能的函数的集合. 库中存放函数的名称和对应的目标代码,以及连接过程中所需的重定位信息.用户也可以根据自己的需要建立自己的用户函数库. "cstdlib" cstdlib的本来面目是C语言中的库stdlib.h. stdlib.h->cstdlib ctype.h->cctype stdio.h->cstdio time.h->ctime cstdlib(即:stdlib.h)中常用到的函数: rand函数:用于产生随机数srand函

Pytorch中randn和rand函数的用法 randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个包含了从标准正态分布中抽取的一组随机数的张量 size:张量的形状, out:结果张量.(目前还没有看到使用这个参数的例子) rand也差不多其实: torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 但是它是[0,1)之间的均匀分布 其他一些分布 离散正态分布 torch.normal(means, std, out=None

来源于知乎:pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响? - 蔺笑天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/363144860/answer/951669576 内容 蔺笑天 37 人赞同了该回答 model的eval方法主要是针对某些在train和predict两个阶段会有不同参数的层.比如Dropout层和BN层 Dropout在train时随机选择神经元而predict要使用全部神经元并且要乘一个补偿系数 BN在train时每个bat

官方文档 torch.matmul() 函数几乎可以用于所有矩阵/向量相乘的情况,其乘法规则视参与乘法的两个张量的维度而定. 关于 PyTorch 中的其他乘法函数可以看这篇博文,有助于下面各种乘法的理解. torch.matmul() 将两个张量相乘划分成了五种情形:一维 × 一维.二维 × 二维.一维 × 二维.二维 × 一维.涉及到三维及三维以上维度的张量的乘法. 以下是五种情形的详细解释: 如果两个张量都是一维的,即 torch.Size([n]) ,此时返回两个向量的点积.作用与 to

可以到这个网址去看看,如果你是注册用户,还可以下载到bat的很多函数库,具体地址如下: http://www.bathome.net/viewthread.php?tid=3056&extra=&page=1 下载地址:BatchFunctLibrary.zip 另外还可以到baidu网盘上:http://pan.baidu.com/mq0036  去下载bat的函数库

easyUI是jquery的一个插件,是民间的插件.easyUI使用起来很方便,里面有网页制作的最重要的三大方块:javascript代码.html代码和Css样式.我们在导入easyUI库后,可以直接复制粘贴里面的代码,从而简单轻便地初步设置网页. 首先导入easyUI函数库: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="easyui/themes/default/easyui.css">

squeeze用来减少维度, unsqueeze用来增加维度 具体可见下方博客. pytorch中squeeze和unsqueeze