池化层（PoolingLayer），也被称为下采样层，是深度学习神经网络中常用的一种层级结构。它通常紧跟在卷积层之后，对卷积层输出的特征图进行下采样操作。一、定义与功能        池化层的主要作用是通过减少特征图的尺寸来降低计算量，并且可以提取出特征图的主

随笔-人品存在问题的人，不对头。让自己内耗的人，不对。你做工作之外的任何事情，他从来都不会认可你。他只关心工作，其实和我的父亲一样。就像读书的时候的父亲， 我本来打算学一会。但是他把你的情绪逼到了顶峰，我又得花很长时间处理我的情绪。一个不在意你的感受的人，为什么要在意他

2024年11月1号今日工作事项1/了解到如果客户启用了msbqckup，当案例处理后，需要把backup邮件去掉，不然老板们会一直收到提醒。2/处理azurecontainerregistry的漏洞扫描案例，对于image中包含了一些漏洞版本信息的情况，是需要报出来的，尽管她没有使用，但也需要提示，这不是误报，这是设计

杂记——从未有过的感受一场全方面的爆炸。下午看到英语范文的瞬间，悬着的心终于死了。续写的情节果然写偏了。可笑啊，每一科都爆炸，每一科都让人难以忍受。飘散在心中的感觉最终凝成了实体，深深的无力感。说不出话来，脑中的影像都是失败。第一次有这样沉重的感受，一下课我就跑出外面

（一）【多选题】积极心理学主要体现在（）。A、从主观层面研究人的积极心理体验B、从个体层面研究积极的人格特征和人格品质C、从群体层面研究积极的社会组织系统【答案】ABC（二）【多选题】如何理解“快乐是可以有序的”？（）A、你对感受是有选择的B、你可以改变你的感受C

论文介绍论文背景：近年来，人们尝试增大卷积神经网络（CNNs）的核大小以模仿视觉转换器（ViTs）自注意力模块的全局感受野，但这种方法很快便达到了上限并饱和。论文提出了一种新的解决方案，即利用小波变换（WT）获得非常大的感受野。WTConv层：论文提出了一种新层，称为WTConv，该层使用WT来有效地

教案：《观潮》一、教学目标知识与技能：学生能够正确、流利、有感情地朗读课文，理解课文内容，掌握生字新词。过程与方法：通过朗读、讨论和想象，培养学生的语言表达能力和思维能力。情感态度与价值观：感受大自然的壮丽景色，激发学生对自然景观的热爱和保护环境的意识。二、教学重难点

以真实的体验为基础，而不是教育和灌输。孩子需要通过自身的感受去探索。在家里不被欺负的孩子，在爱，尊重和自由中长大的孩子，他们会有观察和感受周围环境的能力，同时也懂得尊重和维护自己的感受。他会在碰撞中感受自己，感受环境，调整自己。或许他能打得过，或许打不过，或许不需要动武就能

在数字化时代，人工智能与生成内容（AIGC）技术的结合为创作者们带来了前所未有的便利。作为一名热衷于探索新技术的创作者，我近期有幸体验了一款名为“悠船”的AIGC工具，它以其独特的功能和便捷的操作界面给我留下了深刻的印象。悠船的使用过程非常直观。初次打开软件时，其简洁明了的界面设

“意境”可以说是一首诗的灵魂，无论是叙事诗、抒情诗还是其他类型的诗文都会创设某种情景，使读者在脑海中产生一副画面。但是对于小学生来说，一方面由于对诗歌的理解能力以及对古诗文的语法运用掌握能力有限，另一方面小学生的空间逻辑思维发展还不完善，因此他们很难在自己的头脑中产生

界面友好：智启特的界面设计简洁明了，各项功能模块清晰，使得用户能够快速上手。同时，界面的响应速度较快，操作流畅，给用户带来了良好的体验。功能强大：智启特提供了丰富的功能，包括文本生成、图像生成、语音合成等，满足了我在不同场景下的需求。此外，智启特还支持多种语言，使得我能够更方便地进

文心智能体平台AgentBuilder|想象即现实(baidu.com)一、“春之气息，夏之浪漫，秋之喜悦，冬之期盼，请介绍一些网红景区，并规划一份四季旅行攻略”当然可以！我为您精心规划了一份北京四季旅行攻略，让您在每个季节都能感受到不同的网红景区魅力。‌春季（春之气息）‌：‌推荐网红景区‌

利士策分享，心情抑郁时的自我疗愈之旅：唤醒活力，拥抱阳光在这个快节奏、高压力的时代，每个人的心中都难免会有那么一片偶尔被阴云笼罩的天空。当你发现自己正陷入心情抑郁的漩涡时，记得，你不是孤单一人。今天，就让我们一起踏上一段自我疗愈的旅程，学会在生活的细微之处寻找光明，让心

批量归一化为什么不同的参数在更新时其梯度变化如此之大？首先，对于模型中w1,w2两个参数，可以看到其w1参数的梯度变化较为平滑，w2梯度变化较为陡峭，原因是x1较小时，当w1变化较大，由于x1较小，其整体乘积较小，对损失值影响不大；x2较大时，w2发生变化，其乘积较大，其对损失值变化很大，影响较大。

3.7批量归一化批量归一化的核心思想在于把误差函数图像的“山铲平”，在某些误差表面上不同参数方向的变化率可能差别很大，此时在损失函数上找到临界点会比较困难比如对一个简单的线性函数\(y=\sigma(w_1\timesx_1+w_2\timesx_2+b)\)来说，我们考虑对于参数\(w_1,w_2\)来说，

2024年09月03日今日工作事项：1/一个apim的案例，在stv1migratestv2时，是在集成vnet中，同一个subnet下保留IP地址（preserveIP），目前这个功能不可用，并且没有ETA，pg估计可以在本月末实现它。2/然后是手中batchaccount的节点无法启动的问题，目前找到pg帮助查。3/containerapp的repli

此篇是一个系列，专门剖析笔者在3年使用阿里云数据库中遇到的问题，并针对这些问题进行假设性的改进建议，大部分内容为真正使用过产品和服务后的感触，带有个人的一些主观观点，这也是不可避免的。此篇是本系列的第一篇，主要针对阿里云数据库系列产品中的产品界面进行一个使用后的主观的反馈

此篇是一个系列，专门剖析笔者在3年使用阿里云数据库中遇到的问题，并针对这些问题进行假设性的改进建议，大部分内容为真正使用过产品和服务后的感触，带有个人的一些主观观点，这也是不可避免的。此篇是本系列的第二篇，主要针对阿里云数据库系列产品中的产品客服服务长达3年的沟通交流产生的

一.批量归一化继续上一篇文章的批量归一化，如果是固定的学习率，可能很难得到好的结果，所以我们才需要自适应的学习率、Adam等比较进阶的优化的方法，才能够得到好的结果。如果我们可以给不同的维度，同样的数值范围的话，那我们可能就可以制造比较好的误差表面，让训练变得比较容易一点其实

一、批量化归一    当误差表面崎岖不平，就意味着它比较难以训练，而利用批量化归一将崎岖的误差表面“铲平”则是其中的方法之一。如果是固定学习率，可能很难得到好的结果，因此才需要自适应的学习率。        当输入的特征，每一个维度的值，它的范围差距很大的时候，我

生活给自己定下三个择人标准，也应该说是三观吧一是待人不多加揣测。揣测的太好可能会很失望，揣测的太差可能伤己伤人伤感情。一路走来知道自己偶尔会因为片面之词或者错误猜测误会他人，不断调整养成了如今少评论的性子，但也讨厌被误会，更讨厌被误会后的解释被人当借口。所以少一点揣

意得辑真不错，85喆优惠码延长到25.12.31了我用editage意得辑润色SCI已经第4年了，今天他家的学术支持老师让我写几句感受，那我真的感受太多了。因为下单太多一度被导师怀疑是在他家套经费。22年刚读博同时润色了三篇，被导师叫到办公室，问我是什么途径联系到的。我说师兄给说的，网上下

AI大模型火了有一段时间了，截止目前相关公司（软的、硬的）股票都翻了好几倍。国内目前主流的、可供普通用户体验的应该还只有百度公司的文心一言和阿里巴巴的通义千问，以及字节跳动的豆包关于其技术原理等硬核问题，不在本文的讨论范围内。这里主要对文心和通义做个简单的对比，谈谈我对百

面对一个不喜欢的女生的追求，处理的方式因人而异，但以下几个建议可能对你有所帮助：坦诚但尊重地表达感受：找一个合适的时机和方式，礼貌且诚实地告诉她你的感受。可以表达感激之情，但同时也要明确指出你对她并没有同样的感情。重要的是保持尊重，避免伤害她的自尊心。保持适当的距离

杜教筛要预处理+记忆化才拥有正确的复杂度点击查看代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;unordered_map<int,longlong>q1,q2;intv[10000005],prime[1000005],m;intx1[10000005],x2[10000005],S1[10000005];longlongS2[10000005];longlongn,a;long