闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip

matlab分时代码topopt99 C / C ++中的一个简单易破解的topopt代码 该代码直接来自于出色的入门论文： 用MATLAB编写的99行拓扑优化代码结构和多学科优化21（2），2001，pp.120-127 由Ole Sigmund撰写。 很久以前，我在C / C ++中重新实现了它。 我认为出于教育目的共享它是有意义的，因为我发现它作为拓扑优化的起点非常有用，并且可以直观了解拓扑的实际工作方式。 此更新版本使用LibSL-small和Eigen。 是的，它需要超过99行C / C ++ ;-) 如何 克隆回购 克隆子模块（git子模块init； git子模块更新） 用CMake编译 运行时，每次迭代时，结构的tga图像都会输出到当前目录中

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React PDF表示例 经过测试： Firefox 86.0（Ubuntu）和Chrome版本89.0.4389.82（64位）（Ubuntu） 让我知道你们是否喜欢 :victory_hand: 为什么这个仓库甚至存在？ 我见过无处不在的人问你该如何在react-pdf中建立表格。 可悲的事实是，图书馆中仍然没有为您提供帮助的官方组件。 但是，这并不意味着这是不可能的，实际上，这甚至还不难，您只需要在一小部分CSS上变得肮脏即可。 在此存储库中，我构建了一个简单的示例，该示例说明如何使用，和一些忍者CSS轻松模拟表的外观。 怎么跑 克隆存储库 在终端中，转到存储库文件夹： cd react-pdf-table-example 使用yarn或npm安装依赖项，无论哪种方式： yarn install或npm install 使用以下命令启动项目： yarn start或npm

koel 是一个简单的、开源的、基于 Web 的个人音频流服务，它使用一些吸引 Web 开发人员的更现代的技术创建。 它采用 CSS 网格和拖放 API 等技术来提供简单有效的音乐流应用程序。 koel 在客户端用 Vue 编写，在服务器端用 Laravel 编写。 它需要一个可以运行 Laravel 5.8 的服务器和一个可以支持更新的 Web 技术的现代浏览器。

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Kotlin 是一种在 Java 虚拟机上运行的静态类型编程语言，被称之为 Android 世界的Swift，由 JetBrains 设计开发并开源。 Kotlin 可以编译成Java字节码，也可以编译成 JavaScript，方便在没有 JVM 的设备上运行。 在Google I/O 2017中，Google 宣布 Kotlin 成为 Android 官方开发语言。 刚接触Kotlin的第一天，仿照QQ的登录界面，先写一个简单的登录界面，虽然笔者用的不是很熟，还在慢慢摸索，但是Kotlin是真的很简洁，笔者的实现效果如下： 登录界面代码如下： class LoginActivity

简单,最适合入门学习的三层架构例子 该项目为MVC结构，分为DAL、BLL、Model和Web及Utility Default.aspx展示的是数据的绑定和显示，Post.aspx为数据添加测试页面 本人作为一个程序的爱好者，深感到程序学习是：入门容易，进阶难！（开始说正题 ）有很多入门学者在为三层架构感到困惑，不知三层架构如何实现，现在本人详细地详一个简单的例子来说明三层架构的实现，至于三层架构是什么原理，51aspx老大说得很详细了，本人不再重复。 最后,说下各层的引用关系: 1) WEB引用 DAL,Model 2)BLL引用 DAL,Model 3)DAL引用Model 4)Model无引用

温度预测 python 确保你的Python环境中有正确安装了scikit-learn库后，即可成功导入LinearRegression模块，并进行温度预测。 安装scikit-learn库： 打开终端或命令提示符，运行 pip install scikit-learn 如果使用的是Anaconda环境，可以使用conda来安装scikit-learn。在终端或命令提示符中运行 conda install scikit-learn。

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