webp是一种图像压缩格式，由谷歌推出，开源免费。webp格式图片具有很多优势，相比于传统的png、jpg等在同等图像质量下面，它的图像占有空间更少，因此，可以广泛用于各种对存储空间要求较高的场景中，…

文章目录 一、Android 中的 WebP 图片格式兼容问题二、Android 中的 WebP 图片格式性能三、参考资料 一、Android 中的 WebP 图片格式兼容问题 在 Android 开发者指南 中的 " 核心主题 / 音频和视频 / 支持的媒体格式 " 页面 , https://developer.android.google.cn/…

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…

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…

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…

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…

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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 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…

**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…

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…

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。 &#…

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 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 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…

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…

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…

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&…

【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…