6.4 核函数 6.4 核函数 由于上述的超平面只能解决线性可分的问题，对于线性不可分的问题，例如：异或问题，我们需要使用核函数将其进行推广。一般地，解决线性不可分问题时，常常采用映射 的方式，将低维原始空间映射到高维特征空间，使得数据集在高维空间中变得线性可分，从而再使用线性学习器分类。如果原始空间为有限维，即属性数有限，那么总是存在一个高维特...

lrn lrn paddle.fluid.layers. lrn (input, n=5, k=1.0, alpha=0.0001, beta=0.75, name=None, data_format='NCHW')[源代码] 该OP实现了局部响应正则化层（Local Response Normalization Layer），用于对局部输...

InMemoryDataset InMemoryDataset class paddle.fluid.dataset.InMemoryDataset [源代码] InMemoryDataset会向内存中加载数据并在训练前缓冲数据。此类由DatasetFactory创建。 代码示例 : dataset = paddle . fluid ....

add_position_encoding 参数 返回 返回类型 代码示例 add_position_encoding paddle.fluid.layers.add_position_encoding (input, alpha, beta, name=None)[源代码] 该OP将输入inpu中每个位置（序列中的位置）的特征与对应的位...

Spring Cloud Bus Quick Start Sample Projects Spring Cloud Bus Spring Cloud Bus 通过一个轻量级消息代理连接分布式系统的节点。这可以用于广播状态更改（如配置更改）或其他管理指令。当前唯一的实现方式是通过一个AMQP代理作为消息传输，但相同的基本特征（传输上的一些依赖）是其...

Dropout2D 参数 形状 代码示例 Dropout2D paddle.nn. Dropout2D ( p=0.5, data_format=’NCHW’, name=None ) [源代码] 根据丢弃概率 p ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 NCHW 的4维张量，通道特征图指的是其中的形状为 HW 的2维特征图)...

视图 视图 Iris支持开箱即用的5个模板引擎，开发人员仍然可以使用任何外部golang模板引擎，如 context/context#ResponseWriter() is an io.Writer. 所有这五个模板引擎都具有通用API的共同特征，如布局，模板功能，特定于派对的布局，部分渲染等 标准的html,它的模板解析器就是 golang.o...

5 朴素贝叶斯分类器 5 朴素贝叶斯分类器 在朴素贝叶斯分类器中，每个特征都得到发言权，来确定哪个标签应该被分配到一个给定的输入值。为一个输入值选择标签，朴素贝叶斯分类器以计算每个标签的先验概率开始，它由在训练集上检查每个标签的频率来确定。之后，每个特征的贡献与它的先验概率组合，得到每个标签的似然估计。似然估计最高的标签会分配给输入值。5.1 说明了...

群签名&&环签名 1 基本介绍 1.1 场景 1.2 相关代码 2 部署 2.1 开启群签名&&环签名ethcall 2.2 关闭群签名&&环签名ethcall 3 使用 4 注意事项 群签名&&环签名 1 基本介绍 1.1 场景 FISCO-BCOS实现了群签名和环签名链上验证功能，主要包括如下使用场景： （1）群签名场景...