如图所示NSProgressIndicator的几种类型   !(https://oscimg.oschina.net/oscnet/a93a28b9449725294d1edd3ae36d9e0eb8c.png)属性说明ProgressIndicator控件的主要UI属性说明如下1style:有线性增长的Bar和圆形转圈动画Spi

一、逆序及逆序数在一个排列中，如果一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面的数，那么它们就称为一个逆序。一个排列中逆序的总数就称为这个排列的逆序数。也就是说，对于n个不同的元素，先规定各元素之间有一个标准次序（例如n个不同的自然数，可规定从小到大为标准次序），于是在这n个元素的任一排列中，当某两个元素的实际先后次序与标准次序不同时，就说有1个逆序

除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

一、分析　　栈是限定仅在表的一端进行插入或删除操作的线性表，对于栈来说，操作端称为栈顶，另一端则称为栈底，栈的修改是按照后进先出的原则进行的，因此又称为后进先出的线性表。　　顺序栈是指利用顺序存储结构实现的栈，即利用一组地址连续的存储单元依次存放自栈底到栈顶的数据元素，同时附设指针top指示栈顶元素在顺序栈中的位置。　　一个标准的顺序栈

coding:utf8'''灰度拉伸定义：灰度拉伸，也称对比度拉伸，是一种简单的线性点运算。作用：扩展图像的直方图，使其充满整个灰度等级范围内公式：g(x,y)255/(BA)f(x,y)A,其中，Aminf(x,y),最小

顾名思义，Android ScaleDrawable实现一个drawable的缩放。写一个例子。一个线性布局，垂直放几个ImageView，然后依次缩放若干个ScaleDrawable。布局文件：<?xmlversion"1.0"encoding"utf8"?<LinearLayoutxmlns:android"

BatchNorm可谓深度学习中非常重要的技术，不仅可以使训练更深的网络变容易，加速收敛，还有一定正则化的效果，可以防止模型过拟合。在很多基于CNN的分类任务中，被大量使用。但我最近在图像超分辨率和图像生成方面做了一些实践，发现在这类任务中，BatchNorm的表现并不好，加入了BatchNorm，反而使得训练速度缓慢，不稳定，甚至最后发散。

线性表存储在计算机中可以采用多种方式，以下是按照顺序存储方式实现：优点：查找很方便缺点：插入元素、删除元素比较麻烦，时间复杂度O(n)1ifndefSeqList_h2defineSeqList_h3include<iostream4usingnamespacestd;

一：适用范围：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层二：原理：　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留

先上运行结果（如下图）：（注：图中输出a\0\2是为测试数组的线性存储方式。）!在这里插入图片描述(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up6f2c5b3b05dd3bae0825912592e8e6f5.png)测试代码如下：include<stdio.hin