layer专题

[Linux Kernel Block Layer第一篇] block layer架构设计

目录 1. single queue架构 2. multi-queue架构（blk-mq) 3. 问题随着SSD快速存储设备的发展，内核社区越发发现，存储的性能瓶颈从硬件存储设备转移到了内核block layer，主要因为当时的内核block layer是single hw queue的架构，导致cpu锁竞争问题严重，本文先提纲挈领的介绍内核block layer的架构演进，然

android xml之Drawable 篇 --------shape和selector和layer-list的

转自： http://blog.csdn.net/brokge/article/details/9713041 <shape>和<selector>在Android UI设计中经常用到。比如我们要自定义一个圆角Button，点击Button有些效果的变化，就要用到<shape>和<selector>。可以这样说，<shape>和<selector>在美化控件中的作用是至关重要。在

Layer Normalization论文解读

基本信息作者JL Badoi发表时间2016期刊NIPS网址https://arxiv.org/abs/1607.06450v1 研究背景 1. What’s known 既往研究已证实 batch Normalization对属于同一个Batch中的数据长度要求是相同的，不适合处理序列型的数据。因此它在NLP领域的RNN上效果并不显著，但在CV领域的CNN上效果显著。 2. What’s

区块链链上扩容链下扩容 Layer-2扩容

链上扩容，也常被称为layer-1扩容。直接修改区块链的基础规则，包括区块大小、共识机制等。链下扩容，也常被称为Layer-2扩容方案。不直接改动区块链本身的规则（区块大小、共识机制等），而是在其之上再架设一层来做具体的活，只将必要信息、或需要共识参与（如数据出错、发生纠纷时）时才与区块链进行信息交互和传播。因为扩容本质上没有发生在区块链上，因此这类方案被直观地称为链下扩容

深度学习-TensorFlow2 ：构建DNN神经网络模型【构建方式：自定义函数、keras.Sequential、CompileFit、自定义Layer、自定义Model】

1、手工创建参数、函数–>利用tf.GradientTape()进行梯度优化(手写数字识别) import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import datasets# 一、获取手写数字辨识训练数据集(X_train, Y_train), (X_

layer设置弹出层的位置

layer的弹出层我不想再正中显示，我们想在距离顶部10px，然后水平居中，设置offset，如下更offset更多设置如下看看效果，如下滚动的时候我想固定弹出层，不随滚动条滚动而滚动，如下设置fix是true就行了

caffe源码解析-inner_product_layer

打开inner_product_layer.hpp文件，发现全连接层是非常清晰简单的，我们主要关注如下四个函数就行。 LayerSetUp（SetUp的作用一般用于初始化，比如网络结构参数的获取）ReshapeForward_cpuBackward_cpu ** inner_product_layer.hpp ** namespace caffe {template <typename

Convolutional layers/Pooling layers/Dense Layer 卷积层/池化层/稠密层

Convolutional layers/Pooling layers/Dense Layer 卷积层/池化层/稠密层 Convolutional layers 卷积层 Convolutional layers, which apply a specified number of convolution filters to the image. For each subregion, the

ROS naviagtion analysis: costmap_2d--Layer

这个类中有一个LayeredCostmap* layered_costmap_数据成员，这个数据成员很重要，因为这个类就是通过这个指针获取到的对master map的操作。没有这个指针，所有基于Layer继承下去的地图的类，都无法操作master map。这个类基本上没有什么实质性的操作，主要是提供了统一的接口，要求子类必须实现这些方法。这样plugin使用的时候，就可以不用管具体是什么类

$Layer Normalization（层归一化）里的可学习的参数$

Layer Normalization（层归一化）里的可学习的参数

参考pyttorch官方文档： LayerNorm — PyTorch 2.4 documentation 在深度学习模型中，层归一化（Layer Normalization, 简称LN）是一种常用的技术，用于稳定和加速神经网络的训练。层归一化通过对单个样本内的所有激活进行归一化，使得训练过程更加稳定。关于层归一化是否可训练，其实层归一化中确实包含可训练的参数。具体来说，层归一化会对激活值

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（10）——layer_base和layer类结构分析

在之前的博文中，我们已经队大部分层结构类都进行了分析，在这篇博文中我们准备针对最后两个，也是处于层结构类继承体系中最底层的两个基类layer_base和layer做一下简要分析。由于layer类只是对layer_base的一个简单实例化，因此这里着重分析layer_base类。　　首先，给出layer_base类的基本结构框图：　　一、成员变量　　由于layer_base是这个

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（9）——partial_connected_layer层结构类分析（下）

在上一篇博文中我们着重分析了partial_connected_layer类的成员变量的结构，在这篇博文中我们将继续对partial_connected_layer类中的其他成员函数做一下简要介绍。　　一、构造函数　　由于partial_connected_layer类是继承自基类layer，因此在构造函数中同样分为两部分，即调用基类构造函数以及初始化自身成员变量： partial

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（8）——partial_connected_layer层结构类分析（上）

在之前的博文中我们已经将顶层的网络结构都介绍完毕，包括卷积层、下采样层、全连接层，在这篇博文中主要有两个任务，一是整体贯通一下卷积神经网络在对图像进行卷积处理的整个流程，二是继续我们的类分析，这次需要进行分析的是卷积层和下采样层的公共基类：partial_connected_layer。　　一、卷积神经网络的工作流程　　首先给出经典的5层模式的卷积神经网络LeNet-5结构模型：

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（7）——fully_connected_layer层结构类分析

之前的博文中已经将卷积层、下采样层进行了分析，在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析：　　一、卷积神经网路中的全连接层　　在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果：　　LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（6）——average_pooling_layer层结构类分析

在之前的博文中我们着重分析了convolutional_layer类的代码结构，在这篇博文中分析对应的下采样层average_pooling_layer类：　　一、下采样层的作用　　下采样层的作用理论上来说由两个，主要是降维，其次是提高一点特征的鲁棒性。在LeNet-5模型中，每一个卷积层后面都跟着一个下采样层：　　原因就是当图像在经过卷积层之后，由于每个卷积层都有多个卷积

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（5）——convolutional_layer类结构信息之其他成员函数

在上一篇博客中我们介绍了convolutional_layer类的基本结构及其成员变量、构造函数的相关信息，在这篇博文中我们对其中剩余的其他成员函数进行分析。首先把convolutional_layer类的结构图给出来：　　可见，convolutional_layer类除了构造函数之外，还有另外两部分成员函数，一部分负责定义当前卷积层与前一层之间的连接关系，另一部分则完成convolu

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（4）——convolutional_layer类结构信息之成员变量与构造函数

在之前的博文中我们已经对tiny_cnn框架的整体类结构做了大致分析，阐明了各个类之间的继承依赖关系，在接下来的几篇博文中我们将分别对各个类进行更为详细的分析，明确其内部具体功能实现。在这篇博文中着重分析convolutional_layer类。convolutional_layer封装的是卷积神经网络中的卷积层网路结构，其在主程序中对应的初始化部分代码如下：　　可见在测试程序中我们构

[Keras] 使用Keras编写自定义网络层（layer）

Keras提供众多常见的已编写好的层对象，例如常见的卷积层、池化层等，我们可以直接通过以下代码调用： # 调用一个Conv2D层from keras import layersconv2D = keras.layers.convolutional.Conv2D(filters,\kernel_size, \strides=(1, 1), \padding='valid', \...)

keras slice layer 层实现

注意的地方： keras中每层的输入输出的tensor是张量，比如Tensor shape是（N, H, W, C), 对于tf后台， channels_last Define a slice layer using Lamda layer def slice(x, h1, h2, w1, w2):""" Define a tensor slice function"""return x[:

每日Attention学习16——Multi-layer Multi-scale Dilated Convolution

模块出处 [CBM 22] [link] [code] Do You Need Sharpened Details? Asking MMDC-Net: Multi-layer Multi-scale Dilated Convolution Network For Retinal Vessel Segmentation 模块名称 Multi-layer Multi-scale Dilate

Layer-reﬁned Graph Convolutional Networks for Recommendation【ICDE2023】

Layer-reﬁned Graph Convolutional Networks for Recommendation 论文：https://arxiv.org/abs/2207.11088 源码：https://github.com/enoche/MMRec/blob/master/README.md 摘要基于图卷积网络（GCN）的抽象推荐模型综合了用户-项目交互图的节点信息和拓

对于layer中type的理解

在layer弹出层中分为5个类型，这种类型的返回值是Number类型，默认是0； layer中5种类型传入的值有：0(信息框，默认是0），1（页面层），2（iframe层)，3（加载层），4（tips层）

Stable Diffusion 使用详解（8）--- layer diffsuion

背景 layer diffusion 重点在 layer，顾名思义，就是分图层的概念，用过ps 的朋友再熟悉不过了。没使用过的，也没关系，其实很简单，本质就是各图层自身的编辑不会影响其他图层，这好比OS中运行了很多process，一个process 宕机或者修改，不会影响其他process 是一个道理。他的好处很多，可以帮我们生成一个背景透明的任何图片，你可以借助 ps 等工具进行融合。当然高阶

自定义 Layer 属性的动画

转自@nixzhu的GitHub主页（译者：@nixzhu），原文《Animating Custom Layer Properties》默认情况下，CALayer 及其子类的绝大部分标准属性都可以执行动画，无论是添加一个 CAAnimation 到 Layer（显式动画），亦或是为属性指定一个动作然后修改它（隐式动画）。但有时候我们希望能同时为好几个属性添加动画，使它们看起来

layer弹出框覆盖在触发mouseenter 和 mouseleave事件元素上的一种解决方法

问题描述：需求是在table中有告警数据，当鼠标移动到告警数据上，弹出该告警数据关联的信息(关联数据也是表格形式)，移开鼠标时，弹出框关闭。但是在关闭时有这种情况，当弹出框在告警数据的上层时，移动鼠标，先触发mouseleave事件，关闭弹出框，由于弹出框关闭，鼠标回到告警数据上，又弹出，一直循环。目前能想到的解决方案是：在触发mouseleave事件时，判断鼠标位置，

五十一、openlayers官网示例Layer Min/Max Resolution解析——设置图层最大分辨率，超过最大值换另一个图层显示

使用minResolution、maxResolution分辨率来设置图层显示最大分辨率。 <template><div class="box"><h1>Layer Min/Max Resolution</h1><div id="map" class="map"></div></div></template><script>import Map from "ol/Map.js";im