多层专题

多个,多层嵌套module,打aar包

参考https://blog.51cto.com/4259297/1699714 1.在要打包的module中下添加fat-aar.gradle文件。(该文件只能在项目个gradle是2.3.3是才可食用) 2.把项目的gradle修改为2.3.3,但是不打包的gradle依然是以前的。 3.由于打包的的gradle和不打包的是不一样的,所以需要在修改gradle的文件中的添加判断标志

Android studio jar包多层嵌套,Add library '__local_aars__:...@jar' to classpath问题

在添加jar包,早app下的build.gradle中的 implementation files('libs/jar包的名字.jar') 修改为 api files('libs/jar包的名字.jar') implementation 单层引用,只引用当前jar包层, api 多层引用,应用当前jar包层,已经jar包引用的jar包层

区块链 以太坊 多层调用,获取调用者 msg.sender

msg.sender:合约的直接调用者。 由于是直接调用者,所以当处于 用户A->合约1->合约2 调用链下, 若在合约2内使用msg.sender,得到的会是合约1的地址。如果想获取用户A,可以用tx.origin, tx.origin:交易的"始作俑者",整个调用链的起点。 pragma solidity ^0.4.25;contract Sample{​//Stat

【java】类的多层继承

文章目录 多层继承多重继承补充 多层继承 Java 支持多层继承(也称为多级继承),但不支持多重继承。 多层继承 多层继承是指一个类继承自另一个类,而这个类又继承自另一个类,依此类推。每个子类可以继承其父类中的属性和方法。举个例子: class Animal {void eat() {System.out.println("This animal eats food.");

【SpringBoot】实体多层嵌套如何判空字段?

前言 最近在公司了接了个需求;需要开发一个中间系统;进行三方联调;有接口开发经验的朋友都知道;参数校验是必备的一项操作;怎么优雅的校验却是个问题; 我翻找了网络上的一些校验方式;都比较参差不齐;多层嵌套下的判空校验写的也莫名其妙;不是很爽;所以这是写这篇文章的目的。 代码部分会把GitHub或者gitee链接贴出来。正文部分只贴核心出装。 涉及的知识点简单列一下;不需要的朋友可以关闭文章。

开源一个高度可扩展的技能与多层Buff叠加的双端框架

在设计项目的技能系统与多层Buff的时候,你可能会遇到如下问题: 多种技能与Buff的计算,各种if else判断揉在一起,无法扩展更多类型, 角色同时有多种不同Buff要对同一属性做加成时,如何设计? 同一类技能,可能某个个别技能要比其它技能多一个操作, 如何设计? 同一类Buff,需要处理多个不同的属性的叠加与消耗, 如何设计? 多技能与多Buff的冷却处理,要支持添加任意类型,如何

Pytorch实现多层LSTM模型,并增加emdedding、Dropout、权重共享等优化

简述 本文是 Pytorch封装简单RNN模型,进行中文训练及文本预测 一文的延申,主要做以下改动: 1.将nn.RNN替换为nn.LSTM,并设置多层LSTM: 既然使用pytorch了,自然不需要手动实现多层,注意nn.RNN和nn.LSTM 在实例化时均有参数num_layers来指定层数,本文设置num_layers=2; 2.新增emdedding层,替换掉原来的nn.funct

【机器学习-监督学习】神经网络与多层感知机

【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科,通过算法和模型让计算机从数据中学习,进行模型训练和优化,做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言,依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。

【图文并茂】ant design pro 如何用 renderFormItem 结合 TreeSelect 实现一个多层树级搜索

上一篇 【图文并茂】ant design pro 如何优雅地实现查询列表功能 如上图所示 比如我们经常要查一些,商品分类下的所有的商品 类似这样的需求如何做。 我们以菜单为例,我们可以查找某个父类下的所有子菜单 当然最简单的做法,是提供一个 input text 框,让其输入菜单名称来查。 但是为了更好的用户体验,我们直接让客户去选,而不是输入菜单名 前端 前端的实现比较简

多层感知机不等于神经网络?

在前一章节(https://blog.csdn.net/u012132349/article/details/86166324),我们介绍了感知机可以实现与门、或门、非门。只需给定合适的参数(w1, w2, b)并利用Python就可以简单实现对输入的任意(x1,x2),输出0或1。     今天我们将介绍感知机的局限性(严格说是单层感知机的局限性)。这里我们想用感知机实现异或门,所谓异

优化Java代码中的多层if...else结构

在软件开发中,尤其是处理各种逻辑判断时,多层嵌套的if...else语句几乎是无法避免的。然而,随着业务逻辑的复杂度增加,过度使用if...else会导致代码难以阅读、维护困难且容易出错。本文将探讨几种有效的方法来优化Java代码中的这类问题,以提升代码的清晰度和可维护性。 1. 利用Switch语句 对于基于同一变量的不同取值进行分支处理的情况,switch语句提供了一个更为优雅的解决方

开源的代码语言模型DeepSeek-Coder-V2;Runway推出Gen-3;多层架构整合多个大语言模型;大规模钢琴手部动作数据集和基准

✨ 1: DeepSeek-Coder-V2 开源的多专家代码语言模型,支持338种编程语言。 DeepSeek-Coder-V2 是一个开源的代码语言模型,专为代码生成、代码补全、代码修复以及数学推理等任务而设计。该模型通过在大量高质量的多源语料库上进一步训练,显著提升了其在代码生成和数学推理方面的能力,同时在一般语言任务中的表现也保持在同等水平。DeepSeek-Coder-V2

动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -深度学习基础-08多层感知机简洁版

08多层感知机简洁版 import torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2limport liliPytorch as lpnet = nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10) )#函数接受一个参数 m,通常是一个神

3.多层感知机

目录 1.感知机训练感知机XOR问题(Minsky&Papert 1969) AI的第一个寒冬总结 2.多层感知机(MLP)学习XOR单隐藏层(全连接层)激活函数:Sigmoid激活函数:Tanh激活函数:ReLu 最常用的 因为计算速度快多分类 结构是相同的,只是输出为k个而不是1个多隐藏层总结 3.多层感知机的从零实现4.多层感知机的简洁实现5.模型选择训练误差和泛化误差验证数据集合测试

makefile 多层嵌套实例

想把项目中的内容分门别类,将不同的内容归类到不同的目录中。编译时需要使用makefile的多层嵌套的方式。 makefile没有系统的学过,基本处在拿来用的级别,网上找了些资料最终化了几个小时才配好。   首先源码树如下: 最深的有三层,最顶层、base目录层以及base目录下的子目录层(至于core目录只有两层)   最顶层makefile:     base目录下的m

【语义分割】——多层特征的融合

转载自:语义分割-多层特征融合 尊重原创,请读原文 语义分割,也称为像素级分类问题,其输出和输入分辨率相同(如题图中,左边为2048x1024分辨率的Cityscapes街景图像,输入模型,得到右边同样分辨率的语义图)。由此,语义分割具有两大需求,即高分辨率和高层语义,而这两个需求和卷积网络设计是矛盾的。 卷积网络从输入到输出,会经过多个下采样层(一般为5个,输出原图1/32的特征图),从而

【论文+代码】VISION PERMUTATOR 即插即用的多层感知器(MLP)模块

目录 论文模块创新点 代码模块分析代码讲解 论文 本文的研究成果在项目的实现过程中起到了至关重要的作用。以下是本文的详细信息: 文章链接: VISION PERMUTATOR: A PERMUTABLE MLP-LIKE ARCHITECTURE FOR VISUAL RECOGNITION 模块 创新点 在多个方面进行了创新和改进,以下是项目的主要创新点: 代码

Tp中的多层控制器和多级控制器使用

多层控制器的目录结构是这样的: ├─Controller 访问控制器│ ├─UserController.class.php │ ├─BlogController.class.php│ ...├─Event 事件控制器│ ├─UserEvent.class.php │ ├─BlogEvent.class.php│ ... 给App应用添加多层控制器,不需添加任

【动手学深度学习】多层感知机之暂退法研究详情

目录 🌊1. 研究目的 🌊2. 研究准备 🌊3. 研究内容 🌍3.1 多层感知机暂退法 🌍3.2 基础练习 🌊4. 研究体会 🌊1. 研究目的 防止过拟合:权重衰减和暂退法都是用来控制模型的复杂度,防止模型在训练集上过拟合;提高模型泛化能力:通过在训练过程中应用权重衰减或暂退法,可以限制模型对训练数据的过度依赖,从而提高模型在未见过的测试数据上

【动手学深度学习】多层感知机之暂退法问题研究详情

目录 🌊问题研究1 🌞问题研究2 🌲问题研究3 🌍问题研究4 🌳问题研究5 🌌问题研究6 🌊问题研究1 如果更改第一层和第二层的暂退法概率,会发生什么情况?具体地说,如果交换这两个层,会发生什么情况?设计一个实验来回答这些问题,定量描述该结果,并总结定性的结论 在原始的代码中,首先应用了nn.Linear层,然后在第一个全连接层之后添加了

javascript break指定标签,打破多层循环

今天看javascript权威指南的时候发现break的语法有两种(break; 和 break label;)。。。以前都没仔细看,就在前几页。    但是不明白label怎么写,于是上网查了一下,找到了一个例子 function foo (){dance:for(var k = 0; k < 4; k++){for(var m = 0; m < 4; m++){if(m

深入解析Java中List和Map的多层嵌套与拆分

深入解析Java中List和Map的多层嵌套与拆分 深入解析Java中List和Map的多层嵌套与拆分技巧 📝摘要引言正文内容什么是嵌套数据结构?例子: 遍历嵌套List和Map遍历嵌套List遍历嵌套Map 拆分嵌套数据结构拆分嵌套List拆分嵌套Map 🤔 QA环节小结表格总结总结未来展望参考资料 博主 默语带您 Go to New World. ✍ 个人主页—

Pytorch实用教程:pytorch中nn.Linear()用法详解 | 构建多层感知机 | nn.Module的作用 | nn.Sequential的作用

文章目录 1. nn.Linear()用法构造函数参数示例使用场景 2. 构建多层感知机步骤代码示例注意事项 3. 继承自nn.Module的作用是什么?1. 组织网络结构2. 参数管理3. 模型保存和加载4. 设备管理不继承 `nn.Module` 的后果

SQL数据库多层嵌套 json转sql建表语句,SQL数据库里数组里对象数据怎么创建

1. uniapp sqlite 一个数组包含对象嵌套对象通过主外键方式插入数据库: // 假设有一个对象数组,对象中包含嵌套对象const objectsArray = [{parentObject: {id: 1,name: 'Parent 1',// 其他父对象属性},childObject: {id: 11,parentId: 1,name: 'Child 1 of Par

Java中Json字符串直接转换为对象(包括多层List集合 嵌套)

http://blog.csdn.net/catoop/article/details/42744705 使用到的类:net.sf.json.JSONObject   使用JSON时,除了要导入JSON网站上面下载的json-lib-2.2-jdk15.jar包之外,还必须有其它几个依赖包:commons-beanutils.jar,commons-httpclient.jar,co

如何用bet快速创建文件夹多个同级文件夹,多层子文件夹

第一种用txt编辑,保存格式改为bat 运行即可 md用来创建文件夹 md+空格+文件夹名字 或者 md+空格+文件夹名字+\+子文件夹名字 第一个创建一个文件夹,或者多个同级文件夹用空格隔开或者用,英文逗号隔开 md 00 md 00 md 11 md 22 md 33 或者 md 00  11 22 33 44  55 或者 md 00,11,22,33,44,55