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一个参数技巧的问题:
JZG
2001-08-07 12:50:44
如果我有两个应用程序如何由一个应用程序传递一个参数到另一个应用程序呢?你们知道吗?
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一个参数技巧的问题:
如果我有两个应用程序如何由一个应用程序传递一个参数到另一个应用程序呢?你们知道吗?
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subsky
2001-08-08
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两个EXE文件,主程序调用从程序,前提是从程序只能通过主程序调用来运行,
主程序中调用代码:
if FileExists('从程序.EXE') then
ShellExecute(Handle,'Open','从程序.EXE','subsky',Nil,SW_ShowNormal);
从程序中:
在DPR文件中
if ParamStr(1) = 'subsky' then
begin
//窗体创建操作....
end
其中 subsky 为所需要传入的参数string类型
Please Mail Me: subsky@21cn.com
radar
2001-08-07
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gz
jackylee
2001-08-07
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gz
JZG
2001-08-07
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关注一上吗?
JZG
2001-08-07
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只有一个参数,我想不应该建数据库吧!
blucecat
2001-08-07
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如果参数多的话,写一个数据库,方便得很!
JZG
2001-08-07
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再也没人知道吗?
JZG
2001-08-07
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但我不知道如何用啊,详细点好吗?谢谢!
flypuma
2001-08-07
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IPC啊,看你要传的有多复杂了,简单的SendMessage就可以了,复制一点的WM_COPYDATA,
还可以使ShareMemory等....看你的要求了
Pytorch
技巧
1:DataLoader的collate_fn
参数
Pytorch
技巧
1:DataLoader的collate_fn
参数
Pytorch
技巧
1:DataLoader的collate_fn
参数
DataLoader完整的
参数
表如下:
一个
测试的例子 本文介绍DataLoader的collate_fn
参数
,实现自定义的batch输出。 DataLoader完整的
参数
表如下: DataLoader完整的
参数
表如下: cla...
机器学习:VAE重
参数
技巧
一个
细节理解
关于q(z)q(z)q(z)和p(ε)p(\varepsilon)p(ε) VAE中,用随机梯度变分推断进行
参数
θθθ进行更新时,如果直接从q(z)q(z)q(z)中采样z,算期望的梯度会导致"高方差
问题
",因此采用重
参数
化
技巧
,换种方式采样,即用随机变量ε\varepsilonε来代表随机性,服从
一个
标准正太分布,然后通道对这个随机变量进行变换。
一个
关键步骤是: Ez q(z)[f(z)]=Eε p(ε)[f(g(ε))]E_{z~q(z)}[f(z)]=E_{\varepsilon
重
参数
化
技巧
:高斯分布采样
我们现在得到了有样本X得到的分布X ~ N(μ\muμ, σ\sigmaσ^2),通过采样我们得到确定的隐变量向量,从而作为解码器的输入。采样这个操作本身是不可导的,但是我们可以通过重
参数
化
技巧
,将简单分布的采样结果变换到特定分布中,如此一来则可以对变换过程进行求导。具体而言,我们从标准高斯分布中采样,并将其变换到X ~ N(μ\muμ, σ\sigmaσ^2),过程如下:ϵ\epsilonϵ ~N(0,I)N(0, I)N(0,I) Z=μ+σ×ϵZ=\mu +\sigma × \epsilonZ=μ+σ
VAE中重
参数
化
技巧
谈起重
参数
化
技巧
,不得不提变分自编码器(VAE);在VAE中,我们知道需要对编码器的输出、进行采样,从而可以将采样输入到编码器网络,能够得到输入样本的重构,以这种方式对模型进行训练。而VAE并没有这么做,而是采取了另一种做法:从高斯分布中采样,然后和训练样本训练得到的和,做运算的结果输入到解码器网络(点乘符号表示每个元素位置上的相乘),便能得到我们样本x的重构,这让我很困惑很久。下面开始介绍重
参数
化
技巧
,以两种情况: 概率分布: 直接从边缘概率分布中采样,即给定
一个
随机变量y,并且,这里我们用表示
R语言中的绘图
技巧
1:plot()函数
参数
汇总
文章目录plot()函数 plot()函数 ## Default S3 method: plot(x, y = NULL, # x和y坐标 type = "p", # 图的类型 xlim = NULL, ylim = NULL, # x、y的坐标轴范围 log = "", # 对"x"、"y"或"xy" 取对数 main = NULL, # 图的主标题 sub = NULL, # 副标题 xlab = NULL, ylab = NULL, # x、
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