拡張系

最新推荐文章于 2023-04-11 20:07:53 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/yjyongil/p/11155241.html
T-Cd用途参考手順
CMOD　　　　SAP拡張プロジェクト管理 
SMOD　　SAP拡張 
SE18BADI(ビジネスアドイン)定義 
SE19BADI(ビジネスアドイン)・拡張の実装 
SE20拡張の実装・管理 
GCX1FI-SLのクライアント非依存ユーザExit変更 
GCX2FI-SLのクライアント依存ユーザExit変更 
OMIX 品目選択ユーザExit－MRP　変更  
PW92ユーザExit 
VOL01IMGからユーザExit呼出品目の出荷明細に対する得意先
VOF02IMGからユーザExit呼出FAMT2 の得意先予約
VOF02IMGからユーザExit呼出受注・出荷・請求
   

转载于:https://www.cnblogs.com/yjyongil/p/11155241.html

如何处理日文系统中的NEC拡張字
闭月羞花猫
06-14 3132
使用原因：本系统原来定义的CHARSET=Shift_JIS 但是定义为shift_jis时，NEC拡張字，比如 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫ ⑬ ⑭ ⑮ ⑯ ⑰ ⑱ ⑲ ⑳ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ ㍉ ㌔ ㌢ ㍍ ㌘ ㌧ ㌃ ㌶ ㍑ ㍗ ㌍ ㌦㌣ ㌫ ㍊ ㌻ ㎜ ㎝ ㎞ ㎎ ㎏㏄ ㎡ ㍻ 〝 〟 № ㏍ ℡ ㊤ ㊥ ㊦ ㊧ ㊨ ㈱ ㈲ ㈹
浅析uthash系列之四：uthash扩张（expand buckets）
JT_Notes的博客
08-03 1618
uthash的扩张 uthash版本 :2.0.2 作者：jafon.tian 转载请注明出处：https://blog.youkuaiyun.com/JT_Notes 什么是扩张？ uthash作为一种hash表的实现方式，必须力求随着表中元素个数的增多，表操作的性能尽量保持某个常量。为了满足要求，uthash设计了bucket结构。将元素添加到hash表的时候，先对元素key进行hash运算...
LVMによるボリューム拡張
cizhu7333的博客
12-06 218
前提 ディスクの状況# df Filesystem 1K-ブロック 使用 使用可 使用% マウント位置 /dev/mapper/vg_wing-lv_root ...
拡張の基本概念
SAP废柴
04-11 224
出口对象写完保存在函数中，函数本身保存于某个出口对象。包含时候不是以出口对象为单位，也不是以函数为单位的，而是PROJECT，这个项目对象为单位的。查找BADI的方法：实现BADI增强，所有事务码会调用一个CLASS：CL_EXITHANDLER，运用SE24进入该CLASS，找到一个方法，该方法是获得实例化的BADI名称。V2：基于FM的EXIT，以EXIT_开头，包含一堆INCLUDE程序，都是ZX开头的预留程序。２　SMOD―SH：情報システム：PGM：ME―検索：購買―照会―コンポーネント。
MM_BADI_拡張実装
donnie028的博客
09-14 600
1. 請求書入力チェック用   1) IF_EX_INVOICE_UPDATE~CHANGE_AT_SAVE   2. 入出庫登録チェック用   1) IF_EX_MB_MIGO_BADI~LINE_MODIFY   2) IF_EX_MB_MIGO_BADI~RESET   3) IF_EX_MB_MIGO_BADI~CHECK_ITEM 3. 購買発注明細設定用   1) IF_EX_ME_...
SAP 日文FI
02-13
一些日文描述的SAP FI前台操作 GL勘定伝票入力 伝票照会 反対仕訳 一般転記等等
淘系商品的成长密码：历史与趋势透视
热门推荐
张彦峰的博客
03-13 5万+
本文分析了淘系商品的发展历程，从早期的市场探索到如今的行业领先地位，深入探讨了技术创新、供应链优化、用户需求洞察等关键因素在淘系商品成功中的作用。通过对平台不断完善商品生态、提升购物体验和服务的过程分析，文章总结了淘系商品在竞争激烈的市场中如何通过创新应对挑战并推动电商行业的进步。未来，随着消费趋势变化和新兴模式的兴起，淘系商品将在更大范围内发挥其市场影响力。
代数学笔记1: 域扩张(一)
zorchp
10-05 6463
代数学课程总结
TCP窗口扩张系数选项WSCALE
redwingz的博客
03-15 4660
如下图所示，TCP窗口扩张系数选项长度为3个字节，在TCP握手阶段的SYN报文和SYN+ACK报文中携带，其旨在通告对发送和接收窗口扩张功能的支持，以及通告扩张系数。注意前者意味着只有在SYN报文中通告了对WSopt选项的支持时，回复的SYN+ACK报文才可携带WSopt选项，否则，SYN+ACK报文中不可携带WSopt。在SYN或者SYN+ACK报文中的通告的窗口值都是不能进行扩张的。 扩张系数...
系列文章汇总
06-16 3万+
目录 目标检测算法源码解析： MaskRCNN源码解析： MaskRCNN源码解析1：整体结构概述 MaskRCNN源码解析2：特征图与anchors生成 MaskRCNN源码解析3：RPN、ProposalLayer、DetectionTargetLayer MaskRCNN源码解析4-0：ROI Pooling 与 ROI Align理论 MaskRCNN源码解析4：头网络(Ne...
4804. 休闲食品深度报告系列二：休闲食品连锁行业进入扩张期，单店盈利和连锁扩张是关键.pdf
04-08
休闲食品连锁行业在我国经历了快速的发展，并且正进入一个扩张期。这一扩张期的特点是门店数量的快速增长，预计未来三年的增速将超过10%。根据2018年的数据，我国休闲食品行业的销售额达到10297亿元，从2012年到2018...
DSP中的ADI信号处理先锋汇聚处理器系列等到“扩张”
11-02
Analog Devices, Inc.（ADI）是全球知名的信号处理解决方案提供商，其Blackfin系列汇聚处理器在业界享有盛誉。Blackfin处理器集成了微控制器（MCU）和数字信号处理器（DSP）的功能，以提供高性能、低功耗和高度集成...
20210530-国金证券-星宇股份-601799-日系开拓+ADB量产，产能扩张进入收获期.pdf
05-30
公司通过拓展德系及日系合资品牌以及自主品牌客户，成功在市场中站稳脚跟，并实现了收入和利润的同步增长。在供应链管理方面，星宇股份依托常州周边的车灯制造业产业聚集区，实现了超越同行的供应链管理能力，提高了...
20210429-海通证券-中国智造系列4：温和通胀利于制造业盈利扩张.pdf
04-29
【报告标题】：“20210429-海通证券-中国智造系列4：温和通胀利于制造业盈利扩张” 【报告重点】：本报告主要探讨了温和通胀对制造业盈利的影响，以及在当前全球经济复苏阶段，中国智能制造领域的机遇。 【核心...
Javaコードの診断: 拡張可能アプリケーションの設計 第1回
charles_y_tang的专栏
09-15 391
Javaコードの診断: 拡張可能アプリケーションの設計 第1回ブラック・ボックス、オープン・ボックス、またはガラス・ボックス: どんな場合にどれがふさわしいか?ページオプションページを印刷するページをe-メールで送信<a cla
【微信小程序源码】小程序官方Demo.zip
09-06
资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。 2：一套精品实用微信小程序源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 更多精品资源请访问 https://blog.youkuaiyun.com/ashyyyy/article/details/146464041
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最新发布
09-06
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通道扩张卷积
03-19
<think>好的，用户现在想了解深度学习中的通道扩张卷积的实现原理。首先，我需要回顾一下扩张卷积的基本概念。扩张卷积，也叫空洞卷积，主要是在卷积核中插入空洞，以扩大感受野而不增加参数量。这在图像分割任务中特别有用，比如DeepLab系列算法中就应用了这种方法[^3]。 接下来，用户提到的是“通道扩张卷积”，这个术语可能是指扩张卷积在不同通道上的应用，或者是多通道情况下的扩张卷积实现。需要确认这个术语的准确性，但根据常规理解，可能是指扩张卷积在多通道输入时的处理方式。 首先，扩张卷积的实现原理是在标准卷积核的元素之间插入空洞。例如，一个3x3的卷积核，扩张率为2时，实际作用区域会变成5x5，但只保留原来的9个参数，中间插入零或间隔。这样可以覆盖更大的图像区域，提升模型的感受野。 在多通道的情况下，每个输入通道的卷积核都会有相应的扩张处理，然后将各通道的结果相加。例如，对于RGB三通道的输入，每个通道使用相同的扩张率，分别进行扩张卷积，再将结果相加，得到输出特征图。这样可以保持参数量不变，同时扩大感受野[^4]。 然后，需要考虑具体的实现方法，比如在TensorFlow或PyTorch中如何实现。通常，深度学习框架提供了dilation_rate或dilation参数来设置扩张率。例如，在TensorFlow中，Conv2D层有一个dilation_rate参数，可以指定扩张率的大小。代码示例可能如下： 在PyTorch中，Conv2d层的dilation参数同样用于设置扩张率。实现时需要注意，扩张率的大小会影响输出尺寸，可能需要调整padding以保持输出尺寸不变。 此外，扩张卷积的一个关键点是参数量的控制。由于扩张只是改变了卷积核的感受野，而不增加实际的参数数量，因此相比于使用更大的卷积核，扩张卷积在保持计算效率的同时提升了模型的感知能力。这在处理高分辨率图像时尤为重要，如语义分割任务中，需要精细的像素级预测。 可能还需要讨论扩张率的选择对模型性能的影响。较大的扩张率可以捕获更全局的信息，但可能导致局部细节的丢失，因此需要根据具体任务进行调整。例如，DeepLab v3+中采用了多尺度扩张率的分组卷积，通过不同的扩张率来捕捉多尺度的上下文信息。 最后，总结通道扩张卷积的实现原理，即在多通道输入下，每个通道应用具有扩张率的卷积核，保持参数数量不变，扩大感受野，从而提升模型对全局信息的捕捉能力。这在需要处理大范围依赖的任务中非常有效，如语义分割、目标检测等。</think>### 通道扩张卷积的实现原理 通道扩张卷积（Dilated Convolution，或空洞卷积）通过在标准卷积核中插入“空洞”（间隔），扩大感受野而不增加参数量。其核心思想是通过调整扩张率（Dilation Rate）控制卷积核覆盖的区域范围。 #### 1. **基本数学定义** 对于一个输入特征图$X$，扩张卷积的输出$Y$计算为： $$Y[i,j] = \sum_{m} \sum_{n} X[i + r \cdot m, j + r \cdot n] \cdot W[m,n]$$ 其中： - $r$为扩张率（默认$r=1$时退化为标准卷积） - $W$为卷积核权重 - 当$r=2$时，3×3卷积核的有效感受野扩展为5×5，但仅保留9个非零权重。 #### 2. **多通道实现方法** 在多通道场景下（如RGB图像或中间特征图），每个输入通道的卷积核独立应用扩张操作： 1. **输入通道扩展**：假设输入为$C_{in}$通道，输出为$C_{out}$通道，每个输出通道的卷积核会对所有输入通道进行扩张卷积。 2. **逐通道计算**：对每个输入通道，使用相同的扩张率$r$生成稀疏采样的卷积核。 3. **结果融合**：将多通道的卷积结果按元素相加，得到最终输出特征图。 #### 3. **参数控制与计算优化** - **参数量**：与标准卷积相同，仅由卷积核尺寸和通道数决定，例如$C_{in} \times C_{out} \times k \times k$（$k$为核大小）。 - **感受野**：扩张后的实际覆盖区域为$k + (k-1)(r-1)$，例如3×3核在$r=2$时等效覆盖5×5区域[^3]。 - **框架实现**： ```python # TensorFlow示例 tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, dilation_rate=2) # PyTorch示例 torch.nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, dilation=2) ``` #### 4. **应用场景与优势** - **语义分割**：通过扩张卷积保持高分辨率特征图的感受野，避免下采样导致的信息丢失（如DeepLab系列）。 - **时序建模**：在时间序列中捕捉长距离依赖关系。 - **计算效率**：相比池化或更大卷积核，扩张卷积以相同计算成本覆盖更大范围。 #### 5. **典型问题与调参** - **网格效应（Gridding）**：过大的扩张率可能导致局部信息丢失，需结合多尺度扩张（如混合$r=1,2,4$）。 - **输出尺寸对齐**：需调整填充（Padding）大小以匹配输入输出尺寸，例如当$r=2$时，填充需增加为$dilation \times (k-1)/2$。 ---
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