PHP之Trait详解

最新推荐文章于 2025-04-03 15:37:13 发布
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分类专栏： php基础 文章标签： php
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38733259/article/details/116137992
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本来想写一篇关于trait的文章，结果看到了别人写的很好，感觉自己写可能无法超越对方，就直接在这里宣传一下对方的文章了

php从以前到现在一直都是单继承的语言，无法同时从两个基类中继承属性和方法，为了解决这个问题，php出了Trait这个特性

用法：通过在类中使用use 关键字，声明要组合的Trait名称，具体的Trait的声明使用Trait关键词，Trait不能实例化
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官方文档：
https://www.php.net/manual/zh/language.oop5.traits.php

更详细的实例请查看这个链接，感谢作者辛苦的讲解
https://www.jianshu.com/p/fc053b2d7fd1

如果还不理解，可以联系我，我尽力帮助你，通过小程序客服联系我
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Keras关于LSTM的units参数，还是不理解
2401_85014194的博客
05-17 1053
假设 num_units 是128，输入是28位的，那么根据上面的第 2 点，可以得到，四个小黄框的参数一共有 （128+28）*（128*4），也就是156 * 512，可以看看 TensorFlow 的最简单的 LSTM 的案例，中间层的参数就是这样，不过还要加上输出的时候的激活函数的参数，假设是10个类的话，就是128*10的 W 参数和10个bias 参数。，比如 x是28位的向量，h(t-1)是128位的，那么拼起来就是156位的向量，就是这么简单。，对，就是经典的神经网络的结构，
tensorflow.keras lstm 部分参数整理units input_size
qq_43785048的博客
05-04 2362
参考博客： (11条消息) 关于LSTM的units参数_LeoRainy的博客-优快云博客_lstm units怎么设置 Keras LSTM的参数input_shape, units等的理解_ygfrancois的博客-优快云博客_keras lstm units 见到过lstm(80)的用法 查到80对应的是units这个参数，由于关于lstm网上的图大多是来自Understanding LSTM Networks -- colah's blog的下面这张图 所以一开始会以为是这样...
LSTM的新理解unit
Deep Learning and NLP Farm
03-08 2134
一直对RNN的梯度爆炸和梯度消失懵懵懂懂，还有关于LSTM如何解决了这些问题的理解不透彻痛定思痛，要把这些边边角角都理解明白。fighting!!! https://blog.youkuaiyun.com/jizhidexiaoming/article/details/80930287 ...
[深度学习] Recurrent Units详细计算过程——LSTM
藏知阁
10-16 1614
文章大部分基于Christopher Olah的Understanding LSTM Networks。 （题外话：不知道为什么，每次看到好论文或好文章，我都很喜欢“人肉”一下大牛的来历，结果查了下这篇文章的作者，从LinkedIn里看到简历，教育背景里写着University of Real Life Experience，难道是没上大学？目前他就职Google Brain作为Research
LLM架构解析：长短期记忆网络（LSTM）（第三部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索
最新发布
硅基创想家的博客
04-03 1373
该博客深入介绍LSTM（长短期记忆网络）。开篇阐述其作为特殊RNN，能处理长期依赖问题。接着讲解LSTM架构，包括细胞状态、三种门（遗忘门、输入门、输出门）及相关激活函数的作用机制。随后用Python从零构建LSTM模型，涵盖数据预处理、模型训练与验证的详细代码实现。最后指出模型训练中的问题及改进方向，为理解和应用LSTM进行序列数据处理提供了全面指导。
.NET CLR C# Nuget含义探索
Read by heart
09-12 277
Scott Hanselman的解释：
Keras关于LSTM的units参数，还是不理解?
03-06 2万+
LSTM(units,input_shape(3,1)),这里的units指的是cell的个数么？如果是，按照LSTM原理这些cell之间应该是无连接的，那units的多少其意义是什么呢，是不是相当于MLP里面对应隐层的神经元个数，只是为了扩展系统的输出能力？ 作者：lonlon ago 链接：https://www.zhihu.com/question/64470274/answer/2563...
BasicLSTMCell中num_units参数解释
notHeadache的博客
07-23 1万+
前言 关于LSTM原理： http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 关于LSTM原理（译文）：https://blog.youkuaiyun.com/Jerr__y/article/details/58598296 关于Tensorflow+LSTM的使用：https://www.knowledgemapper.com/knowm...
LSTM参数理解
xinyihhh的博客
12-23 6118
LSTM(units, input_shape=(window, feanum), return_sequences=True/False) 1.units:指的并不是一层LSTM有多少个LSTM单元,实际代表的是LSTM单元内的隐藏层的尺寸；对于LSTM而言，每个单元有3个门，对应了4个激活函数（3个sigmoid,一个tanh）。假如units=32，也就是说有4个神经元数量为32的前馈网络层。 计算过程：假如序列长度为5（5个时间点），维度为10（每个时间点的特征数量），对于任意一个时间点1×10
Keras关于LSTM的units参数
南七小僧的学海无涯
10-30 2041
这个问题也困扰了我很久，后来终于明白了，很多资料都没有在这个地方做详细的解释，那就是LSTM的小区里面的num_units该怎么理解，其实也是很简单，看看下图： 可以看到中间的cell里面有四个黄色小框，你如果理解了那个代表的含义一切就明白了，每一个小黄框代表一个前馈网络层，对，就是经典的神经网络的结构，num_units就是这个层的隐藏神经元个数，就这么简单。其中1,2,4的激活函数是si...
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units:是输出的维度。  在下图中，中间的绿色cell 里面有四个黄色小框，每一个小黄框代表一个前馈网络层，对，就是经典的神经网络的结构，num_units就是这个层的隐藏神经元个数，就这么简单。其中1、2、4的激活函数是 sigmoid，第三个的激活函数是 tanh。 参考：https://www.zhihu.com/question/64470274/answer/256379387 ...
Keras关于LSTM的units参数解释
zhongranxu的专栏
06-03 4038
LSTM(units,input_shape(3,1)),这里的units指的是cell的个数么？如果是，按照LSTM原理这些cell之间应该是无连接的，那units的多少其意义是什么呢，是不是相当于MLP里面对应隐层的神经元个数，只是为了扩展系统的输出能力？ 可以看到中间的 cell 里面有四个黄色小框，你如果理解了那个代表的含义一切就明白了，每一个小黄框代表一个前馈网络层，对，就是经典的神经网络的结构，num_units就是这个层的隐藏神经元个数，就这么简单。其中1、2、4的激活函数是..
[Keras]LSTM()
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04-04 233
keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_...
长短期记忆网络（LSTM（long short term memory）unit）
csdn_xmj的博客
06-24 1380
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 上一篇文章我们学习了门控循环单元-GRU单元（Gated Recurrent Unit）。它能够实现在序列中学习非常深的连接。其他类型的单元也可以做到，比如LSTM即长短时记忆网络，甚至比GRU更加有效，让我们看看。 如上图左侧是GRU的公式，有两个门（gates）：更新门Γ_u（the update gate）和相关门Γ_r（the relevance gate）。 LSTM是一个比GRU更加强大和通用的版本，这多亏了 Sepp Hochreiter和
lstm输入输出理解
03-28
上述代码展示了一个简单的基于 TensorFlow/Keras 构造出来的带有单层 LSTM 单元并设置 `return_sequences` 参数为 True 表明希望获取每一时刻 t 所产生的隐含层状态 ht 给予下一个 Dense Layer 做进一步分类决策使用...
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