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查询Tags标签: GN,共有 12条记录
  • C#格式化输入数据为货币格式

    private void btn_Get_Click(object sender, EventArgs e){double P_dbl_value;//定义double类型变量if (double.TryParse(txt_input.Text, out P_dbl_value))//判断输入是否正确{NumberFormatInfo GN = //实例化NumberFormatInfo对象new CultureInfo("zh-CN", …

    2022/7/10 1:20:03 人评论 次浏览
  • 鸿蒙小熊派*季 -烧入代码,编写BUIL.gn文件

    ①、APP_FEATURE_INIT()这个函数的参数是传入一个函数的地址,作用是将该函数链接到指定的代码段,具体的代码段我们留到下面。 ② 1.2添加编译构建文件BUILD.gn BUILD.gn就相当于Makefile,不过它的编译速度要比Makefile快。BUILD.gn文件在C文件同级目录下。 下面是BUILD…

    2022/3/29 6:28:09 人评论 次浏览
  • ubuntu 快速安装ninja和gn

    安装ninja: sudo apt install ninja-build 安装gn: sudo apt install generate-ninja

    2022/1/25 7:06:18 人评论 次浏览
  • python计算3门概率问题

    import randomcount1 = 0 count2 = 0 for i in range(10000):doors = list(range(3)) #生成3扇门,可以更换成任意扇门gn = random.choice(doors) #生成奖品所在的门p1n = random.choice(doors) #观众第一次选择的门#去掉奖品和观众第一次选择的门,其他的门就是主持人…

    2022/1/7 17:04:56 人评论 次浏览
  • python计算3门概率问题

    import randomcount1 = 0 count2 = 0 for i in range(10000):doors = list(range(3)) #生成3扇门,可以更换成任意扇门gn = random.choice(doors) #生成奖品所在的门p1n = random.choice(doors) #观众第一次选择的门#去掉奖品和观众第一次选择的门,其他的门就是主持人…

    2022/1/7 17:04:56 人评论 次浏览
  • MATLAB实现智能计算方法实验:实验七 遗传算法

    资源链接 MATLAB实现智能计算方法课程所有实验代码资源链接为:MATLAB实现智能计算方法课程所有实验代码资源 实验目的 通过本次实验,进一步理解遗传算法的计算过程;掌握手工计算过程和编码,并能够解决实际问题;掌握MATLAB工具箱gatool的使用,并学会参数调整方法,解…

    2021/12/18 20:53:34 人评论 次浏览
  • MATLAB实现智能计算方法实验:实验七 遗传算法

    资源链接 MATLAB实现智能计算方法课程所有实验代码资源链接为:MATLAB实现智能计算方法课程所有实验代码资源 实验目的 通过本次实验,进一步理解遗传算法的计算过程;掌握手工计算过程和编码,并能够解决实际问题;掌握MATLAB工具箱gatool的使用,并学会参数调整方法,解…

    2021/12/18 20:53:34 人评论 次浏览
  • 鸿蒙源码导读-02:编译构建子系统

    本文摘录自 OHOZ 团队的 OpenHarmony 源码导读项目,在线阅读(腾讯云、Github Pages)中包含最新的内容。鸿蒙的编译构建子系统 gn 和 ninjagn命令与流程类型与变量函数目标/功能块/Targetargs 传参 ninja build_lite 与 hbgn 总入口`.gn` 和 `BUILDCONFIG.gn`BUILD.gn p…

    2021/8/1 17:37:20 人评论 次浏览
  • 鸿蒙源码导读-02:编译构建子系统

    本文摘录自 OHOZ 团队的 OpenHarmony 源码导读项目,在线阅读(腾讯云、Github Pages)中包含最新的内容。鸿蒙的编译构建子系统 gn 和 ninjagn命令与流程类型与变量函数目标/功能块/Targetargs 传参 ninja build_lite 与 hbgn 总入口`.gn` 和 `BUILDCONFIG.gn`BUILD.gn p…

    2021/8/1 17:37:20 人评论 次浏览
  • 鸿蒙内核源码分析(GN应用篇) | GN语法及在鸿蒙的使用 | 百篇博客分析HarmonyOS源码 | v60.01

    OpenHarmony | 鸿蒙研究站 | WeHarmony < 国内 | 国外 >百篇博客系列篇.本篇为: v60.xx 鸿蒙内核源码分析(GN应用篇) | GN语法及在鸿蒙的使用 | 51 .c .h .o 编译模块相关篇为: v59.xx 鸿蒙内核源码分析(构建工具篇) | 顺瓜摸藤调试鸿蒙构建过程 | 51 .c .h .o…

    2021/7/20 14:08:15 人评论 次浏览
  • 鸿蒙内核源码分析(GN应用篇) | GN语法及在鸿蒙的使用 | 百篇博客分析HarmonyOS源码 | v60.01

    OpenHarmony | 鸿蒙研究站 | WeHarmony < 国内 | 国外 >百篇博客系列篇.本篇为: v60.xx 鸿蒙内核源码分析(GN应用篇) | GN语法及在鸿蒙的使用 | 51 .c .h .o 编译模块相关篇为: v59.xx 鸿蒙内核源码分析(构建工具篇) | 顺瓜摸藤调试鸿蒙构建过程 | 51 .c .h .o…

    2021/7/20 14:08:15 人评论 次浏览
  • GN层(Pytorch)

    BN层存在的问题: BN层的模型效果取决于Batch_size大小,那么我的实验分别在batch_size=4和8的情况下运行的,这些batch_size都无法让BN层真正起到作用,甚至负作用,我个人感觉4的效果比8好这就是个运气问题,BN层中的running_mean,running_var都是最后一次更新后的值,那…

    2021/7/6 23:39:30 人评论 次浏览
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