此源码为修改测试过后的图像识别源码，百分百能用,不能用的话，可以及时联系博客\主

火炬损失 我实现的标签平滑，amsoftmax，焦点损耗，双焦点损耗，三重态损耗，giou损耗，亲和力损耗，pc_softmax_cross_entropy，ohem损耗（基于行硬挖掘损失的softmax），大利润- softmax（bmvc2019），lovasz-softmax-loss和dice-loss（广义的软骰子损失和批处理软骰子损失）。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish，hard-swish（hswish）和mish激活功能。 此外，添加了基于cuda的一键式功能（支持标签平滑）。 新添加一个“指数移动平均线（EMA）”运算符。 添加卷积运算，例如coord-conv2d和dynamic-conv2d（dy-conv2d）。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的，因此您需要先对其进行编译： $ python setup.py

分享一个IAPP短链接生成源码，源码小巧，功能实用，有兴趣的可下载来学习一下 支持生成三种短链接 短链接，自定义短链接 带密码短链接，源码免费开源，源码仅供学习！

对三级信息安全技术考试有些帮助，希望大家顺利通过。

测试环境：php7.2+mysql5.6 1、修改数据库配置文件 \app\database.php 2、设置运行目录public 3、设置thinkphp伪静态 后台/admin 用户：admin 密码：dkewl

三维函数作图大师 .

本文面对三种常常遇到的情况，总结三种读取数据的方式，分别用于处理单张图片、大量图片，和TFRecorder读取方式。并且还补充了功能相近的tf函数。 1、处理单张图片 　　我们训练完模型之后，常常要用图片测试，有的时候，我们并不需要对很多图像做测试，可能就是几张甚至一张。这种情况下没有必要用队列机制。 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_file(filename=file_name) # 默认读取格式为uint8 print(

三次样条插值 简单的c语言代码实现 采用了左端点和右端点的二阶导数等于0 构造增广矩阵 求解采用了高斯列主元消去法

用Ｃ＋＋实现三次样条插值算法, This program is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT * ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY or * FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the GNU General Public License for * more details. A copy of the GNU General Public License is available at: * http://www.fsf.org/licensing/licenses

使用C++程序实现三次样条插值的程序，可能对您的编程有所帮助吧