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WebP格式图像:起源、优势、兼容性及在线压缩方法

关于作者: 还是大剑师兰特:曾是美国某知名大学计算机专业研究生,现为航空航海领域高级前端工程师;CSDN知名博主,GIS领域优质创作者,深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium,canvas&#xff0…

Android 播放WEBP

关于WEBP WebP 的优势体现在它具有更优的图像数据压缩算法,能带来更小的图片体积,而且拥有肉眼识别无差异的图像质量;同时具备了无损和有损的压缩模式、Alpha 透明以及动画的特性,在 JPEG 和 PNG 上的转化效果都相当优秀、稳定和…

Photoshop如何打开、编辑和导出Webp格式图片的方法

一、前文 Photoshop默认不支持WebP格式的图片。需要额外安装插件。 二、下载插件 插件源码是开源的:WebP file format plug-in for Photoshop 不管源码,只要安装应用:Direct link for Windows x64: WebPShop_0_4_3_Win_x64.8bi 三、安装插件 只需要将插件拷贝到Photosho…

用FFmpeg制作WebP动图

去年写过一篇文章,是教大家用FFmpeg制作GIF动画的。今天在讨论到项目中碰到的一个.apng动画素材引起的程序崩溃时,有位同学建议:我们为啥不用WebP来代替.apng?是啊,why not? 网上搜到一篇文章。自己试了一…

tanh() 函数

查看更多 https://www.yuque.com/docs/share/17a5bd03-fd2c-4f1f-ab83-ba27895b442c

tanh激活函数

tanh激活函数 tanh也是一种非常常见的激活函数。与sigmoid相比,它的输出均值是0,使得其收敛速度要比sigmoid快,减少迭代次数。然而,从图中可以看出,tanh和sigmoid一样具有软饱和性,从而造成梯度消失。

多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型

多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型 学习前言什么是CLIP模型代码下载CLIP实现思路一、网络结构介绍1、Image Encodera、PatchPosition Embeddingb、Transformer EncoderI、Self-attention结构解析II、Self-attention的矩阵运算III、MultiHead多头注意力机制I…

sigmod函数tanh函数ReLU函数

**一. sigmod(x)函数**relre sigmod函数的数学公式为: Θ(x)=11+e−x Θ ( x ) = 1 1 + e − x 函数取值范围(0,1),函数图像下图所示: 二. tanh(x) 函数 tanh(x)函数的数学公式为: tanh(x)=s

Tanh函数代码实现

Tanh是双曲函数中的一个,Tanh()为双曲正切。在数学中,双曲正切“Tanh”是由基本双曲函数双曲正弦和双曲余弦推导而来。公式如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdef tanh(x):return (np.exp(x) - np.exp(-x)) / (np.exp(x) np.exp…

【卷积神经网络】12、激活函数 | Tanh / Sigmoid / ReLU / Leaky ReLU / ELU / SiLU / Mish

文章目录 一、Tanh二、Sigmoid三、ReLU四、Leaky ReLU五、ELU六、SiLU七、Mish 本文主要介绍卷积神经网络中常用的激活函数及其各自的优缺点 最简单的激活函数被称为线性激活,其中没有应用任何转换。 一个仅由线性激活函数组成的网络很容易训练,但不能学…

为什么Sigmoid和Tanh激活函数会导致梯度消失?

1、激活函数的由来 从生物学上来说,是因为人脑的细胞接受刺激从而产生活动,首先需要一定的阈值,没有达到阈值,几乎没用。而不同的刺激产生的输 出也是不同的,达到一定值后就饱和了,再加大也没用。 &#…

激活函数 sigmoid、tanh、relu

PS:以下图有标注错误,红色都是原函数,蓝色都是导函数 激活函数(activation functions)的目标是,将神经网络非线性化。激活函数是连续的(continuous),且可导的&#xff0…

使用Matlab绘制Sigmod函数和Tanh函数

使用Matlab绘制Sigmod函数和Tanh函数 Sigmod函数: x linspace(-10.0,10.0);y 1./ (1.0 exp(-1.0*x));plot(x,y) Tanh函数 x linspace(-10.0,10.0);y 2./(1.0 exp(-2.0 * x)) - 1;plot(x,y)

sigmoid和tanh求导的最终结果,以及Sigmoid函数与损失函数求导

sigmoid Sigmoid函数,即f(x)1/(1e-x)。是神经元的非线性作用函数。 2. 函数: 1.1 从指数函数到sigmoid ​ 首先我们来画出指数函数的基本图形: ​ 从上图,我们得到了这样的几个信息,指数函数过(0,1)点&#xff0…

sigmoid和tanh激活函数与其导数的绘图详解

激活函数(Activation Function)主要针对学习复杂的和非线性的函数,有着十分重要的作用,尤其是在多层神经网络中,应用非常广泛,对于线性函数,我们在前面说到的线性回归和Softmax回归,有兴趣的可以先熟悉下&a…

人工神经网络之激活函数 -tanh函数

tanh函数 tanh(x)e2x−1e2x1tanh′(x)1−tanh(x)2 证明 ∂tanh(x)∂x(1−2e2x1)′2⋅2e2x(e2x1)24e2x(e2x1)2(e2x1)2−(e2x−1)2(e2x1)21−(e2x−1e2x1)21−tanh(x)2(10)(11)(12)(13)(14)(15) 神经网络激活函数及导数 1、Sigmoid函数 Sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数&am…

激活函数-Sigmoid, Tanh及ReLU

什么是激活函数 在神经网络中,我们会对所有的输入进行加权求和,之后我们会在对结果施加一个函数,这个函数就是我们所说的激活函数。如下图所示。 为什么使用激活函数 我们使用激活函数并不是真的激活什么,这只是一个抽象概念&…

【车载测试】CAN协议、CAN- FD协议和FlexRay协议 区别

【上半场电动化,下半场智能化】 一、CAN协议 和 CAN- FD协议的区别 CAN(Controller Area Network)协议是一种广泛用于汽车和工业控制系统等领域的现场总线协议。CAN- FD(Flexible Data Rate)协议是对CAN协议的扩展&am…

FlexRay测试开发实践之诊断刷写:FlexRay简介 | FlexRay通信协议 | FlexRay拓扑结构 | FlexRay帧格式 | FlexRay媒体访问控制 | FlexRay传输层协议

前言 FlexRay总线目前主要应用在高端品牌车型(如宝马、奔驰、奥迪、沃尔沃、捷豹路虎、凯迪拉克等),在以太网技术没有成熟之前,也有部分OEM将其作为主干网应用。 相对于传统的CAN测试,FlexRay测试有哪些特点呢&#…

FlexRay在AUTOSAR的实施

一、硬件基础 AURIXTC377+TJA1081G 二、FlexRay协议概念 通信循环(cycle) --- 如:day 通信段(segment) 时隙(slot) --- 如:hour 通信帧(frame) --- 由帧头、有效负载和帧尾组成,每个场细分为字节。 字节(byte) --- 通过在每个字节上增加一个起始位("0")和一…