conv3d conv3d paddle.fluid.layers. conv3d (input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=...

功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 模型结果 预测结果 功能介绍 保序回归在观念上是寻找一组非递减的片段连续线性函数（piecewise linear continuous functions），即保序函数，使其与样本尽可能的接近。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 ...

背景 例子 参考 背景 PostgreSQL 相似插件非常多，插件的功能以及用法如下： 《PostgreSQL 相似搜索插件介绍大汇总 (cube,rum,pg_trgm,smlar,imgsmlr,pg_similarity) (rum,gin,gist)》 相似人群分析在精准营销，推荐系统中的需求很多。 人的属性可以使用向量来表达，每...

conv2d_transpose 参数 返回 返回类型 抛出异常 代码示例 conv2d_transpose 查看属性与别名 API属性：声明式编程(静态图)专用API paddle.fluid.layers.conv2d_transpose ( input, num_filters, output_size=None, filter...

5.5 深度学习 5.5 深度学习 理论上，参数越多，模型复杂度就越高，容量（capability）就越大，从而能完成更复杂的学习任务。深度学习（deep learning）正是一种极其复杂而强大的模型。 怎么增大模型复杂度呢？两个办法，一是增加隐层的数目，二是增加隐层神经元的数目。前者更有效一些，因为它不仅增加了功能神经元的数量，还增加了激活...

9.11 样式迁移 9.11.1 方法 9.11.2 读取内容图像和样式图像 9.11.3 预处理和后处理图像 9.11.4 抽取特征 9.11.5 定义损失函数 9.11.5.1 内容损失 9.11.5.2 样式损失 9.11.5.3 总变差损失 9.11.5.4 损失函数 9.11.6 创建和初始化合成图像 9.11.7 训练 小结...

补丁策略 补丁策略 在默认情况下，KubeVela 会将需要打补丁的值通过 CUE 的 merge 来进行合并。但是目前 CUE 无法处理有冲突的字段名。 KubeVela 提供了一系列补丁策略来帮助解决冲突的问题。在编写补丁型运维特征和工作流时，如果你发现值冲突的问题，可以结合使用这些补丁策略。值得注意的是，补丁策略并不是 CUE 官方提供的功能,...

补丁策略 版本：v1.8 补丁策略 在默认情况下，KubeVela 会将需要打补丁的值通过 CUE 的 merge 来进行合并。但是目前 CUE 无法处理有冲突的字段名。 KubeVela 提供了一系列补丁策略来帮助解决冲突的问题。在编写补丁型运维特征和工作流时，如果你发现值冲突的问题，可以结合使用这些补丁策略。值得注意的是，补丁策略并不是 CUE...