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  • CSS:font-weight:700; 注意700不要给单位
    千次阅读
    2019-03-03 22:18:03
    描述
    normal默认值。定义标准的字符。
    bold定义粗体字符。
    bolder定义更粗的字符。
    lighter定义更细的字符。
    • 100
    • 200
    • 300
    • 400
    • 500
    • 600
    • 700
    • 800
    • 900
    定义由粗到细的字符。400 等同于 normal,而 700 等同于 bold。
    inherit规定应该从父元素继承字体的粗细。

    (表格来源:http://www.w3school.com.cn/cssref/pr_font_weight.asp

    注意:700不要给单位

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  • 存储单位什么

    千次阅读 2021-07-25 01:58:27
    存储单位是一种计量单位。指在某一领域以一个特定量,或标准做为一个记录(计数)点。再以此点的某个倍数再去定义另一个点,而这个点的代名词就是计数单位或存储单位。存储单位是一种计量单位。指在某一领域以一个特定...

    存储单位是一种计量单位。指在某一领域以一个特定量,或标准做为一个记录(计数)点。再以此点的某个倍数再去定义另一个点,而这个点的代名词就是计数单位或存储单位。

    存储单位是一种计量单位。指在某一领域以一个特定量,或标准做为一个记录(计数)点。再以此点的某个倍数再去定义另一个点,而这个点的代名词就是计数单位或存储单位。

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    定义

    在计算机内部,信息都是釆用二进制的形式进行存储、运算、处理和传输的。信息存储单位有位、字节和字等几种。各种存储设备存储容量单位有 KB、MB、GB 和 TB 等几种。

    基本储存单元

    位(bit):二进制数中的一个数位,可以是 0 或者 1,是计算机中数据的最小单位。

    字节(Byte,B):计算机中数据的基本单位,每 8 位组成一个字节。各种信息在计算机中存储、处理至少需要一个字节。例如,一个 ASCII 码用一个字节表示,一个汉字用两个字节表示。

    字(Word):两个字节称为一个字。汉字的存储单位都是一个字。

    单位换算

    换算率约等于 1000(1024),从大到小顺序为 T、GB、MB、KB、B 再小就是位了。

    计算机存储单位一般用 bit、B、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB……来表示。

    至于硬盘容量,一般的制造商总是用十进制的计数。一般计算机的操作系统都是使用二进制的计数,所以你经常会发现计算机中看到的硬盘容量比硬盘上的实际可用容量要小,比如 20GB 的硬盘只显示有 18.6GB。

    特别误导人是软盘的情况。720KB 的软盘是

    个数位组的值经常用 2 个十六进制的数字(在信息科学中这样一个 16 进制的数字也称为一),而 1.44MB 的软盘则莫名奇妙的是

    个数位组的值经常用两个十六进制的数字(在信息科学中这样一个 16 进制的数字也称为一),即不全是十进制也不全是二进制。

    注:“兆”为百万级数量单位。

    数位组

    数位组一个在信息技术和数码技术领域中,用于表示信息的数量的单位。

    一个数位组是数个二进位的组合。早期的不同计算机系统中使用的数位组含有的二进位数目不尽相同。 但数位组在应用上已经统一,即,一个数位组通常由 8 个二进位组成。16 个二进位合成一个字(word),32 个二进位构成一个复字(double words)。

    每个二进位,可用来代表两种状态之一,如电路的开/断等)组成,因此可以代表

    个不同的状态。

    4 个二进位的组合称为四位组(Nibble),8 个二进位的组合则为一个八位组(Octet), 所以一个数位组通常是一个八位组。

    数位组是一个承载信息的基本单元。一个数位组表明的信息由所用的编码方式决定。不同的编码方式有可能用一个或多个数位组来表示一个数字,一个符号,或者一幅图像中的一个色点。常用的编码方式如用来表示字符集的 ASCII 编码或者 ISO/IEC 8859 标准的编码。

    字节是在电脑内一个英文字所占的最基本单元,而一个中文字是占两个字节的。

    b(bit)与 B

    上面的换算相信大家已看过了,可说起存储容量单位,大家很自然的会想起自己的硬盘有多少 GB、内存有多少 MB,我们知道了字节(B)是电脑中表示信息含义的最小单位,通常情况下一个 ACSII 码就是一个字节的空间来存放。而事实上电脑中还有比字节更小的单位,因为一个字节是由八个二进制位组成的,换一句话说,每个二进制位所占的空间才是电脑中最小的单位,我们把它称为位,也称比特(bit)。由此可见,一个字节等于八位。人们之所以把字节称为电脑中表示信息含义的最小单位,是因为一位并不能表示我们现实生活中的一个相对完整的信息。

    有的时候,为了简写,我们会把位的单位缩写成 b,这个时候大家一定会有疑问了,因为字节的单位我们用 B 表示,两者不就是一样了吗?其实,字节的表示单位 B 是 Byte 的缩写,位的表示单位 b 是 bit 的缩写,1b 与 1B 之间只要大小写不同,那么表示的含义也不同,因为 8b 才等于 1B。

    一般来说,我们讲到存储设备时,都是按照字节进行换算,例如

    。但是在网络传输之中,数据传输则是按照位进行传输的。这就可以解释为什么自己家里的宽带 ADSL 是 1Mb 的带宽,但是下载数据却只能在 100KB 左右徘徊。因为

    ,由于字节与位之间的关系是八倍,因此将 1024Kb 除以 8 就得到 128KB。由此可见,实现上网络传输带宽中的 1M 只等于电脑中的 128KB。这样加上信号的衰减,一般只能保持在 100KB 左右。

    相同的道理,我们的网卡一般都是 100M 的,但是为什么传输速度达不到这么高呢?因为 100Mb,将其除以 8 得到 12.5MB,这就是我们网卡能够达到的最高速度了。

    换算进率

    计算机都是二进制的,让它们计算单位,只有 2 的整数幂时才能非常方便计算机计算,因为电脑内部的电路工作有高电平和低电平两种状态.所以就用二进制来表示信号,以便计算机识别。而人习惯于使用 10 进制,所以存储器厂商们使用 1000 作进率。这样导致的后果就是实际容量要比标称容量少,不过这是合法的。1024 是 2 的 10 次方,因为如果取大了,不接近 10 的整数次方,不方便人们计算;取小了,进率太低,单位要更多才能满足需求,所以取 2 的 10 次方正好。

    计算实例:标称 100GB 的硬盘,其实际容量为:

    带宽存储换算

    在我们的记忆中,我们恐怕最熟悉的就是当初用 Modem 接入互联网时,接入的速度仅仅为 56Kbps。在这个单位中,bps 是 bit Per Second 的缩写,翻译成中文就是比特位每秒,也就是表示一秒钟传输多少位(bit)的意思。Kb 与 KB 之间的关系:我们在电脑原理中知道,电脑的最小存储单位是字节 Byte,一个字节,是由八位二进制位组成的。由此,我们可以这样认为,一个字节是由 8 个位组成的,或者说一个字节与八个位所占的空间是相同的。因为,当我们使用 100Mb 带宽的网络下载时,理论上的速度应该是 100 除以 8 等于 12.5MB。

    带宽测试的意义

    1、评估网络性能:带宽指标是衡量网络性能行为的重要指标之一,便于运营商掌握网络运行状况以及作为验收网络工程的考察指标。

    2、路由优化:利用实际测量得到的可用带宽作为链路的“重量(weight)”指标,能用来进行路由的动态构造,从而得到最优路由。

    3、合理配置网络资源:根据测量得到的每个链路的瓶颈带宽、可用带宽或利用率情况调配资源,以达到充分利用

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  • weight_management

    2021-04-06 23:42:09
    该记录可以追溯到一天到过去3个月,并且可以1周,2周,1个月和3个月为单位显示。 [将来增加的功能] 新用户注册功能 为每个用户添加了详细信息页面(身高,脂肪,当前体重,目标体重) 图片发布功能(在用户详细信息...
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  • font-weight

    千次阅读 2021-03-10 19:34:26
    font-weight属性用于设置文字字体的粗细 ■ 使用说明 属性值:  normal: 默认值,不加粗  bold: 定义粗体,加粗  100-900:400等同于normal,而700等同于bold,注意这个数字后面不跟单位(推荐) 通过该属性,可让...

    ■ 定义

    font-weight属性用于设置文字字体的粗细

    ■ 使用说明

    属性值:

      normal: 默认值,不加粗

      bold: 定义粗体,加粗

      100-900:400等同于normal,而700等同于bold,注意这个数字后面不跟单位(推荐)

    通过该属性,可让加粗标签(如<h>或<strong>)不加粗,或让其他标签加粗

    实际开发中,更提倡用数字表示粗细

    ■ 示例

    .bold {
        font-weight: bold;
    }
    
    .bold_num {
        font-weight: 700; /*等价于bold,实际开发中,更加提倡使用数字*/
    }
    
    .normal {
        font-weight: normal;
    }
    
    .normal_num {
        font-weight: 400; /*等价于normal,实际开发中,更加提倡使用数字*/
    }
    
    <p class="bold">加粗字体1</p>
    <p class="bold_num">加粗字体2</p>
    
    <p class="normal">正常字体1</p>
    <p class="normal_num">正常字体2</p>
    
    展开全文
  • 语言:English (United States) 输入数字以转换为lb或kg 此扩展程序使您可以快速轻松地将磅数转换为千克,反之亦然。 输入数字时,其他单位类型将自动以正确的转换进行更新。
  • 点击上方蓝字,关注本公众号,获得更多资源训练得到一个好的模型,一般分为...需要花大量的时间(以小时为单位)浏览成千上万的样本,了解它们的分布,寻找样本模式。如果看的够仔细的话,你会发现:在数据库中可能存...
    点击上方蓝字,关注本公众号,获得更多资源 e3770a598b95667541642ea953df8e0d.gif

    训练得到一个好的模型,一般分为数据、baseline、过拟合、正则化、微调5个大的步骤,下面一一介绍一下每个步骤应该完成的工作。

    数据

    训练神经网络的第一步是完全不接触任何神经网络代码,而是从彻底检查数据开始。这一步至关重要。需要花大量的时间(以小时为单位)浏览成千上万的样本,了解它们的分布,寻找样本模式。如果看的够仔细的话,你会发现:在数据库中可能存在重复的图片;也会发现噪声的图像与label;也会发现数据不平衡,有些样本出现的少。 对数据的观察,是要对数据的分布做个了解,我们需要知道我们要解决的问题是什么?用什么样的样本预处理手段对模型优化有帮助,如:如何调整样本分布?用什么方法对样本进行增强?label是否也需要做同样的增强处理?细节与全局信息哪个对我们要解决的问题更关键?是否需要全局/局部上下文信息? 神经网络进行参数更新的过程,和人观察样本的过程是一样的。通过观察,人可以对数据有个定性的分析,当训练好的网络出现与人的定性分析相悖的预测结果时,肯定是网络出了问题,需要根据定性分析结果对网络相应的可能出问题的环节进行排查。

    获得baseline结果

    建立训练+验证的训练流程,获得baseline结果:

    1. 尽量简洁:一开始不要使用任何样本增强的手段,保证整个训练框架的正确性,以及问题的可复现性。毕竟当样本增强代码写错的时候,网络也会正常训练,但是结果会有一些固定的错误模式。尽量单任务,不要直接做多任务模型。

    2. 关于loss:一方面,实时画出train和validation的loss曲线是必须的,对网络参数正常更新有帮助;另一方便要确定loss的初值是正确的,对于不同的loss,如交叉熵loss、l2 loss,可以计算一下loss的范围,也可以根据初始化的参数,计算一下loss的初值,来判断网络loss是否正确。

    3. 可视化模型预测结果:在不同epoch得到的模型上,使用固定的测试集进行模型验证,可视化模型预测结果,观察模型预测结果的动态变化,一方面确认模型沿着正确方向优化,另一方面查看结果波动是否过大。根据可视化结果,及时调整参数。

    4. 梯度:模型初始化正常的前提下,通过检查梯度是否正常判断某些模型算子使用是否正确。如果出现异常值,如0或者inf,查看调用的op(算子)接口是否正确。

    过拟合

    以上确保已经对数据库有了完全的了解,并建立了end-to-end训练+验证的流程,并得到了baseline结果。接下来就是如何得到一个好的模型,大体上分为两步:过拟合、正则化,如果在过拟合这一步,training loss不能下降到足够小,那么最好再检查一下以上两步:数据和模型训练。

    1. 在开源的网络结构中,选择一个大的网络,让模型在训练集上过拟合,即training loss下降到比较小的值,这个阶段不要自己修改网络结构。

    2. 推荐使用Adam作为一开始的优化器,这样可以保证对learning rate不敏感,模型可以正常优化。

    3. 让模型逐步变得复杂:无论你有多少任务要在同一个模型上实现,最好每次仅增加一个任务,保证任务正确预测,且loss下降正常的前提下再增加新的任务。

    4. 学习率的变化:现在有很多学习率衰减的方式,如step by step、线性下降、cos曲线方式等,但是一开始最好使用固定的学习率,根据观察loss曲线,人工设置下一阶段的学习率,且学习率衰减不一定要缩小10倍,也可以缩小任意其他倍数,需要多进行试验。

    正则化

    到目前为止,我们已经得到一个过拟合的模型,下面需要提升模型在验证集的效果。
    1. 更多的数据:数据量对模型效果提升很关键,不要在一个小的数据集上使用各种方法调整模型参数,有时候很多问题是数据量少带来。因此,在模型优化前期,需要能看到当增加真实数据时,模型效果的提升,如果没有提升,也要检查以上几步是否做好了

    2. 样本增强:有时候不容易、或者没有那么快的获取大量的真实数据,因此,样本增强在模型优化前期发挥了很大的作用,但是要仔细检查样本增强是否对目标任务有效,并且要保证相应样本的label也要做同样的处理,保证模型输出正确的结果。也可以适当的使用样本生成的方式(如GAN)来扩充样本,但是要及时更新样本生成的模型,以提高样本的真实性

    3. 预训练:现在开源数据多种多样,而且量也不小,充分利用不同的开源数据,也可以提高模型的泛化能力,并使模型在自己的数据集上快速收敛。

    4. 推荐监督学习:现在有很多为了利用更多的数据,使用一些弱标签或没标签的数据进行模型优化,但在实际中,对目标任务的作用不是很大,因此,在一开始,推荐使用监督学习方式,获得更准确靠谱的结果。

    5. 更多的正则化策略:合适的batchsize(一般8,16,24,32)、增大weight decay、合理使用batch normalization、earling stop等

    6. 最后模型结构的探索:一开始我们选择了一个大的模型对目标任务进行过拟合,这时候,我们可以尝试不同的网络,也可以自己修改网络结构,提高模型在验证集上的效果。

    7. 超参调整:learning rate、weight decay、momentum、loss weight以及各个layer的不同参数等。在这一步需要根据loss曲线以及evaluate结果,做相应的调整,在这里一般需要大量的实验。

    微调

    以上已经得到一个还不错的模型,但是需要看看模型的极限,还有以下方法可以尝试
    1. 自动调参数:现在很多公司都开源了了automl的方法,如果你不相信人工调参的方式,而且GPU也很多,那不防尝试一下automl的方法

    2. nas:网络结构对特征的表达至关重要,必要的时候,可以尝试一下网络结构搜索的方式获得一个更好的模型结构。最好使用人工+自动搜索的方式交替进行,这样比较容易得到可用的模型结构。

    3. 如果你已经获得了一套比较好的超参以及模型结构,不妨试试让模型迭代更长的时间,有时候经过很长时间训练后,你会发现模型效果又有了提升。

    END -

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