Voucher Batches怎么翻译？

看样子是和计量词吧？和dozen一样

batch翻译成中文为：一批。batch。英 [bætʃ]   美 [bætʃ]  。n.一批;(食物、药物等)一批生产的量;批。v.分批处理。复数： batches。双语例句：1、Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。2、His department has introduced a new batch of scientific instruments. 他所在的部门引进了一批新的科学仪器。3、We deliver the goods in batches. 我们分批交付货物。4、We"re still waiting for the first batch to arrive. 我们还在等着第一批货的到来。5、The spy returned to deliver a second batch of classified documents.那名间谍返回来递送第二批机密文件。

batch英 [bætʃ]美 [bætʃ]n.一批； 一炉； （食物、药物等的）一批生产的量； 成批作业

生产批次：Production batch批次：batch例句：1、Resin preimpregnated materials - production batch sampling procedure树脂预浸渍材料.生产批次抽样程序2、Batches made for process validation should be the same size as the intended industrial scale batche工艺验证批次的生产规模应该与已定的工业生产批次相同。3、The module production orders forms a solid basis for any production led organization , large or small生产批次模块是任何组织计划下生产任何产品的基础（无论是大规模的还是小规模的） 。4、Depending on the complexity of the production process , production orders can be expanded into a complete and flexible erp package根据生产进程的复杂程度，生产批次这一模块可以扩展成一个完整的有弹性的erp包。5、Typical test test results which are characteristics of a product ， normally mean values obtained from analysis of a number of production batches of that product典型测试表明一种产品特性的试验结果，通常是对该产品的多个生产批次进行化验分析所得到的平均值。6、An important element of production orders is the bill of materials . this list shows the relationship between end products and raw materials , intermediate parts , components , etc生产批次的一个重要元素是库存清单。这份清单表明了最终成品和原材料，中间部件和相关组件之间的关系。7、Review information about all batches of every product manufactured in the period , including product batch number , manufacturing date , testing results of critical in - process control , statistic and analysis of finished products " yield , product releasing conditio回顾周期中每种产品所有生产批次的产品批号、生产日期、关键过程控制检测结果的审核，成品收率统计及分析、产品放行情况。

1.batch 的意思是：n. 一批；一炉；（食物、药物等的）一批生产的量；成批作业2.batch 变化形式：复数： batches3.中文词源：batch 一批。词源同bake, 烘，烤。指同一批烤出来的面包。插入字母t, 比较watch, 词源同wake.4.batch 用法和例句：This threatens to create the next batch of bubbles .这将有产生下一批泡沫的危险。A batch architecture typically affects on-line architecture and vice versa .批量架构通常会影响联机架构，反之亦然。Try doing stuff in batch .试着将你的事务成批处理。Dr. gross expects to sell out of every batch .格罗斯博士预计能售出所有批次的土壤。It is not obvious that his latest batch of ideas will prove a stronger umbrella against the political weather .他最近的一系列想法不会在现在的政治气候中起到明显的保护伞作用。

批号；产品批号；批次1、batch读音：英 [bætʃ]   美 [bætʃ]  n.一批;一炉;（食物、药物等的）一批生产的量;成批作业2、number（缩写NO.）读音：英 [ˈnʌmbə(r)]   美 [ˈnʌmbɚ]  n.数量;号码;数字;编号v.标号;总计;把?算作第三人称单数： numbers复数： numbers 现在分词： numbering 过去式： numbered 过去分词： numbered复数： batches例句：1、the batch No. identified no specific standards, but once established it should usecontinuously.批次号的确定没有特定的标准，但一经确定就应连续使用。2、Raw material & Batch No. as per Wrong Material supplied PO against Invoice.接收的材料，批号与定单一致供应商发错料。3、Dose the package of the material have the Batch No of the supplier ?材料包装上是否有供应商的批次号？扩展资料：Mfg. date  制造日期，是Manufacturing date的缩写。Exp. date  截止日期，是Expire date的缩写。一、manufacturing读音：英 [ˌmænjuˈfæktʃərɪŋ]   美 [ˌmænjəˈfæktʃərɪŋ]  n.制造业，工业adj.制造业的，制造的v.加工;（大规模）制造( manufacture的现在分词 );捏造;粗制滥造（文学作品）二、expire读音：英 [ɪkˈspaɪə(r)]   美 [ɪkˈspaɪr]  vi.期满;文件、协议等（因到期而）失效;断气;逝世第三人称单数： expires 现在分词： expiring 过去式： expired 过去分词： expired

看大数学家傅里叶如何做一个革命领袖

Deposit is 30% of the payment, the balance will be paid after delivery of the goods and the inspection is done and .

每个批次包装壮况的英语怎么说 每个批次包装壮况的的英文翻译_百度翻译 每个批次包装壮况的 Packing for each batch 全部释义和例句试试人工翻译 batch_百度翻译 batch 英[bætʃ] 美[bætʃ] n. 一批; 一炉; （食物、药物等的） 一批生产的量; 成批作业; [例句]She brought a large batch of newspaper cuttings 她带来了一大堆剪报。 [其他] 复数：batches 包装情况 英语怎么说 the packaging condition 包装袋 英语怎么说 package bag “过度包装”英语怎么说 过度包装 这个词语 用英语表达 翻译为 : excessive packaging 纸皮包装英语怎么说 Cardboard packaging 磨砂 (包装) 的英语怎么说啊 frosted packing 塑料到包装 英语怎么说 packing condition: by plastic bag 包装状况：用塑料袋 外包装说明 英语怎么说 化学成分说明 the instruction of chemical position 外包装标签说明 the instruction of packaging labels 外包装标签不变保证书 the guarantee of unchanged packaging labels 外包装的原标签或其影印件，照片 the original labels,hard copy or photos of packaging labels 整套包装的英语怎么说 a whole set packing

bulk 指(买卖的)大宗或大批量，不能用作名词的定语，常用短语有 in bulk (成批 )和 a bulk of (大批的)。batch 指(商品/文件的) 批量，可以直接用在名词前面，常用短语有 in batches (分批) 和 a batch of (大批的)。

分批batch

Completed Batches(last 241 out of 241)英语翻译 : 最后一批完成的是241批中的241批

我了个去，是论文吧？

我们的手游项目上要重建一个城市的面貌，其中不可缺的就是树木、路灯等装饰物，为了达到美观和省资源的目的，我们选择了使用2D Sprite代替3D模型的方法。 本以为是节省资源的做法，最终却发现CPU占用率非常高。后来发现是因为Batches数量太多，上图的每一个树木2D Sprite都占用了一个Batch!按常理来说，多个相同的物体（静态）会被Unity优化为只占用一个Batch，然而2D Sprite却没有。明显是相同的东西却不能批处理实在奇怪。

“这个订单太大，能不能分批下”的英文：This order is too large. Can you place the order in batches?相关短语：1、In-batches producing 分批生产式2、produced in batches 投入批量生产3、processing in batches 批量加工4、handling orders in batches 批处理命令5、Convert files in batches 文件转换扩展资料batch 读法 英 [bætʃ]  美 [bætʃ] 1、n. 一批；一炉；一次所制之量2、vt. 分批处理短语：1、batch number 批号；批数2、batch processing 成批处理；整批处理；分批加工3、batch distillation 分批蒸馏；间歇式蒸馏4、master batch 母料5、batch quantity 批量；批次数量例句：1、She brought a large batch of newspaper clippings.她带来一大批剪报。2、I baked a batch of cookies.我烤了一批小甜饼。

用Profiler查看animators.update占用了所有的CPU资源。根我原来猜想的一样，但没看Profiler就无法确定了。

该货须分三批装出英文翻译：Thegoodsneedtomakeshipmentinthreebatches.重点词汇释义：goods：商品，货物;动产;本领;合意的人need：需要;必须;不得不;需要的东西;责任;贫穷;有必要shipment：装运;载货量;装货，装载的货物three：三;三个;第三;三岁;三个人[东西];三，三个;三的;三个的batches：一批(batch的名词复数);一炉;一批生产的量;成批作业

We have sent part of dev samples to you today.And the number of lading bill is in the report attathed.All the dev samples will be sent to you in batches in a week except those lack of material,which will be sent next week.Thank you.

Can you place your orders in batches?

1. Let"s welcome the arrival of 2010.2 today, and the performances of the synchronization in 2009 and news.3 after 2009 is one of the top 10 news: anniversary celebration activities held successfully.4 campuses great changes.5 the wonderful performance of the collective, square, the success of entertainment programs third school sports.6 provincial department of education by * * university law school as advanced unit.7. The new ideas of teaching reform, the plan of autonomous learning, cultivate his cla.8. Our congratulatory school-based curriculum.9 "11th five-year" plan for education research.10 and * * school, and friendly school school classes.11. The school party branch established.12 fight against a stream.13 in the New Year, let us wish, tomorrow will be better.14 wish teachers healthy body, a happy family. We wish all the students study progress and prosperity.

深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？如题，在深度学习中，刚入门的小弟一直听闻一个batch中同时训练多个数据可以得到较好的效果，于是小弟在caffe上跑deepID的网络时对如何选取batchsize颇具困惑。恳求万能的知友给予指点~~14 个回答谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？ Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Lea… 显示全部谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。对于更大的数据集，以上 2 个好处又变成了 2 个坏处：其一，随着数据集的海量增长和内存限制，一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。其二，以 Rprop 的方式迭代，会由于各个 Batch 之间的采样差异性，各次梯度修正值相互抵消，无法修正。这才有了后来 RMSProp 的妥协方案。既然 Full Batch Learning 并不适用大数据集，那么走向另一个极端怎么样？所谓另一个极端，就是每次只训练一个样本，即 Batch_Size = 1。这就是在线学习（Online Learning）。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。使用在线学习，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。可不可以选择一个适中的 Batch_Size 值呢？当然可以，这就是批梯度下降法（Mini-batches Learning）。因为如果数据集足够充分，那么用一半（甚至少得多）的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一样的。在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。盲目增大 Batch_Size 有何坏处？内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。MNIST 是一个手写体标准库，我使用的是 Theano 框架。这是一个 Python 的深度学习库。安装方便（几行命令而已），调试简单（自带 Profile），GPU / CPU 通吃，官方教程相当完备，支持模块十分丰富（除了 CNNs，更是支持 RBM / DBN / LSTM / RBM-RNN / SdA / MLPs）。在其上层有Keras 封装，支持 GRU / JZS1, JZS2, JZS3 等较新结构，支持 Adagrad / Adadelta / RMSprop / Adam 等优化算法。运行结果如上图所示，其中绝对时间做了标幺化处理。运行结果与上文分析相印证：Batch_Size 太小，算法在 200 epoches 内不收敛。随着 Batch_Size 增大，处理相同数据量的速度越快。随着 Batch_Size 增大，达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。由于上述两种因素的矛盾， Batch_Size 增大到某个时候，达到时间上的最优。由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。欢迎一起讨论。知乎用户 理论物理跳深度学习...60%概率失业20 人赞同批训练的引入最大好处是针对非凸损失函数来做的， 毕竟非凸的情况下， 全样本就算工程上算的动， 也会卡在局部优上， 批表示了全样本的部分抽样实现， 相当于人为引入修正梯度上的采样噪声，使“一路不通找别路”更有可能搜索最优值。 楼上很多说到随机梯度… 显示全部批训练的引入最大好处是针对非凸损失函数来做的， 毕竟非凸的情况下， 全样本就算工程上算的动， 也会卡在局部优上， 批表示了全样本的部分抽样实现， 相当于人为引入修正梯度上的采样噪声，使“一路不通找别路”更有可能搜索最优值。楼上很多说到随机梯度收敛问题，物理上是这样的理解，增加噪音扩大了你的行动范围，不会受限于局部。然而过大的行动范围使得你的选择过多而”迷茫“。这是一个损失函数局部优有“多坑人”和局部优“数目太多好难选”之间的竞争，竞争平衡点才是你最终的训练值。故此，最终的训练值是一个分布，大伙们一般取平均来证明自己的模型多牛逼。物理上，就是能量（坑好深）和熵（选择多）的竞争结果，而且复杂系统中，能量和熵一辈子都在竞争，讨论自由能最小值在非凸问题上的意义，比直接讨论损失函数的最小值更有意义。然而，这种牛逼，不仅依赖模型，而且依赖数据本身。调参需要预先建立竞争平衡的理论模型，单纯用软件刷指标只能用在某个数据集上，不具有转移性。纯浪费电！这些观点在大部分复杂物理系统的采样，自旋玻璃的研究，蛋白质折叠构象搜索上，都有广泛的认识。但是工业界被凸优化影响过多了，除了特征选择和防止过拟合外可以通过直觉建立，遇到非凸优化问题，基本不可能拍脑袋调出一个通用的（如果数学上可以，物理上应该最先发现，然而并没有）。于是，即便在物理上遇到这种问题，目前很low，而且节省成本的方法就是烧钱增加计算蛮力点。矛盾到我笑尿了。关于深度学习中的非凸优化，可以参考LeCun今年来对深度学习和自旋玻璃之间的联系，以及随机微分方程同增强采样之间的研究。Yinghong li 重新出发干实事caffe小菜鸟也来答一下，感觉就是大batch size在显存能允许的情况下收敛速度是比较快的但有时的确会有陷入局部最小的情况，小batch size引入的随机性会更大些，有时候能有更好的效果，但是就是收敛速度慢一些…… 还有就是除了batch size这个参数外，如果在… 显示全部caffe小菜鸟也来答一下，感觉就是大batch size在显存能允许的情况下收敛速度是比较快的但有时的确会有陷入局部最小的情况，小batch size引入的随机性会更大些，有时候能有更好的效果，但是就是收敛速度慢一些……还有就是除了batch size这个参数外，如果在solver setting中有momentum这个参数的话也要注意batch size的选取，具体参考一下caffe的tutorial关于训练参数怎么选取可以参考以下一些文章: Bengio的 Practical recommendations for gradient-based learningLecun 和 Bottou的 Efficient Backprop还有一个代码上的细节，就是caffe的代码实现上选取一个batch的时候似乎是按着数据库的图片顺序选取输入图片的，所以在生成数据库的时候切记要shuffle一下图片顺序~供题主参考，求大神指正~匿名用户4 人赞同搞机器学习大忌就是不做实验想当然，话说这种问题题主跑几组不同的batch不就知道了...调参调参不调哪来的参～ 另外，运用在不同的领域，不同的网络结构，不同的训练方法，batch的取法，用法和影响也不一样。不知道题主问的是哪种batch？ 显示全部搞机器学习大忌就是不做实验想当然，话说这种问题题主跑几组不同的batch不就知道了...调参调参不调哪来的参～另外，运用在不同的领域，不同的网络结构，不同的训练方法，batch的取法，用法和影响也不一样。不知道题主问的是哪种batch？知乎用户 我是认真的我也看到过说理论上batchsize=1是最好的，不过实际上调的时候，可能因为我调参的能力比较有限，确实batchsize太小会出现网络收敛不稳定，最后结果比较差的情况，这个在ImageNet和其他数据库上都遇到过，而batchsize太大确实也会影响随机性的引入。目前一般… 显示全部我也看到过说理论上batchsize=1是最好的，不过实际上调的时候，可能因为我调参的能力比较有限，确实batchsize太小会出现网络收敛不稳定，最后结果比较差的情况，这个在ImageNet和其他数据库上都遇到过，而batchsize太大确实也会影响随机性的引入。目前一般调ImageNet的时候，大家都喜欢把显存占满，不过小一些的库，个人感觉还是应该大大小小都尝试一下。不知道各路大神有没有什么好办法指点一下。。匿名用户23 人赞同看你GPU显存，显存大就把batch size设大点，反之亦然。一般情况下对学习效果没影响。 补充点细节： 事实上从优化的角度来说最快的是纯stochastic，即batch size为1。 关于这一点参见Leon Bottou的分析：http://leon.bottou.org/publications/pdf/compstat-2010.pdf。当然，文中的分析适用于large … 显示全部看你GPU显存，显存大就把batch size设大点，反之亦然。一般情况下对学习效果没影响。补充点细节：事实上从优化的角度来说最快的是纯stochastic，即batch size为1。关于这一点参见Leon Bottou的分析：http://leon.bottou.org/publications/pdf/compstat-2010.pdf。当然，文中的分析适用于large scale的情况下，但deep neural net适用的条件之一就是有大量数据。另外http://cilvr.nyu.edu/lib/exe/fetch.php?media=deeplearning:dl-optimization.pdf 的第11页也有比较stochastic和batch的优劣。拿Yann Lecun在上述第二个链接第10页中举的toy example来说，如果事实上只有100个数据点，但有人各复制了10遍拿给你，你不知道。这时候你如果做batch gradient descent，更只用了100个点效果一样；而做stochastic gradient descent则相当于做了10个epoch。相近的计算量后者效果显然更好。至于mini batch，要你取的每个mini batch都很diverse的情况才会效果好。当然你会说，现实中哪会有100个数据各重复10遍就直接拿来用的？没错，是不会，但现实中的数据，尤其是large scale的数据中，必然有大量的redundancy，不然你也很难学出有较好泛化性的model。因此stochastic在large scale总是优于batch。那为什么还要用mini batch呢？这是由于GPU并行运算的性质，同时把多组数据传过去一起运算比一条一条运算来的快，因而mini batch只是为了充分利用GPU memory而做出的妥协。既然如此，batch size也调到刚好能塞进显存就差不多了。司徒功源 非典型程序猿2 人赞同简而言之，步子太大容易扯着蛋... 显示全部简而言之，步子太大容易扯着蛋...发布于 2016-01-14 1 条评论 感谢匿名用户9 人赞同其实是有影响的。batch数太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在你的网络比较复杂的时候。这个做过几个实验，但是没有详细的做，主要是针对googlenet，alexnet以及vgg几个模型（实验结果就是batch为32的时候，alex开始… 显示全部其实是有影响的。batch数太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在你的网络比较复杂的时候。这个做过几个实验，但是没有详细的做，主要是针对googlenet，alexnet以及vgg几个模型（实验结果就是batch为32的时候，alex开始收敛，但是googlenet不收敛；提高batch size，googlenet开始收敛）。就像lecun[note]里说的一样，随机梯度下降不能像full batch那样明显的保证收敛。一般而言，根据你的GPU显存，设置为最大，而且一般要求是8的倍数（比如32，128），这样，GPU内部的并行运算效率最高。那么怎么选择batch number呢？就像刚才说的，8的倍数，然后是稍微大一点（一般而言）。另外一个方法，就是选择一部分数据，跑几个batch看看你的loss是不是在变小,选择一个合适的就可以了。

CIFAR-10是由Alex和Ilya整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。 一共包括10格类别的RGB彩色图片： 飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车 图片尺寸为：32*32 数据集中：50 000张训练图、10 000张测试图 与MNIST相比，CIFAR-10具有以下不同点： 1.CIFAR-10是3通道的彩色RGB图像，而MNIST是灰度图 2.CIFAR-10的尺寸为：32*32，MNIST的尺寸为：28*28 3.CIFAR-10含有的是现实世界中真实的物体，噪声大，比例，特征都不相同 直接的线性模型如：Softmax在CIFAR-10上表现很差数据集内容如下： cifar-10-binary.tar.gz为原始压缩文件包，cifar-10-batches-bin为解压后的资源文件夹。 打开cifar-10-batches-bin文件夹：介绍： batches.meta.txt:为文本文件，储存了每个类别的英文名 data_batch_1.bin、 data_batch_2.bin、 data_batch_3.bin、 data_batch_4.bin、 data_batch_5.bin  是5个训练数据集，每个文件存储了10000张32*32彩色图片和对应的类别标签，共50 000张 test _batch.bin 存储了用于测试的10000张32*32彩色图片和对应的类别标签 readme.html是数据集介绍文件

说好的放弃呢，还是搞了几天搞了一个大概。为啥会继续这部分呢？思考哈：灯光-->灯光渲染-->灯光优化-->Draw Call & FPS & Shadow casters & Batches & Verts --> 游戏优化；按照这条路线思考下来；Unity的优化也是一个值得学习和研究的地方。所以还是打算把Unity（基于Unity 2018.2.5f1）的GI（Global Illumination）部分学习一个大概，不求特别了解，但是得掌握个7788哈。GI = 直接光照+间接光照+环境光+反射光。按照惯例来一个~~ 4.Environment Reflections （环境反射：这些设置控制涉及到反射探针烘烤的全局设置，以及影响全局反射的设置。） 8.Final Gather ：最终聚集的信息（为了模拟一些物体的颜色反射到其他物体上，使得场景更加真实，细节更加细腻）（比较消耗性能） 9.Directional Mode ：灯光方向贴图；如果不选择，Global Maps这不会产生相关贴图 10.Indirect Intensity ：间接光的强度 11.Albedo Boost ：提高反射率（防止曝光过高） 2.Halo Texture ：光晕纹理；设置你想要使用的纹理来围绕灯光绘制光圈。 3.Halo Strength ：光晕强度；定义灯光周围光环的可见性，范围从0到1。 4.Flare Fade Speed ：“耀斑退却速度；定义镜头闪光的时间(以秒为单位)，在最初出现后从视图中淡出。默认设置为3”。 5.Flare Strength ：耀斑强度；从0到1的值定义从灯光发出的透镜闪光的可见性。 6.Spot Cookie ：设置你想用于聚光灯的Cookie texture。 帮助你调试场景的设置 使用Global maps选项卡查看照明系统使用的实际纹理。这些包括强度光地图，阴影遮罩和方向性地图。这只适用于烘焙照明或混合照明使用;预览是空白的实时照明。 使用Object maps选项卡查看当前选中的* *GameObject的烘焙纹理预览，包括阴影遮罩。 属性大概就是这些，可能中间有些错误（到时候发现再改）；痛苦并快乐的过程~~~~~~ 针对GI的各方面的东东，做了一个Demo测试哈！！！有8个Scene，每个场景讲述不同的知识点。 1.Scene 01-Skybox 常用的两种创建Skybox的方式（后面两个不知道是啥，实在是没精力去看了）： 2.Scene 02-Light Split 场景中的灯光分解；对于新建场景的光照效果并不是某一种灯光造成的，实际上是由多个光照效果互相影响形成的。 3.Scene 03-Light Type 主要讲解下灯光的几种基本的类型（这个在2.Light里面有记录介绍） Directional Light：平行光，类似于太阳光（光照强度不会随着距离衰弱） Spot：点光源（区域直射） Point：点光源 Area：区域光 除开平行光的其他三种光源在场景中的渲染 知识点说明 ：当一个灯光照射一个游戏模型时，没有产生阴影，可以从几方面入手查看 4.Scene 04-Light Mixed 两个光照技术：实时光照&烘焙光照 Scene 05-Light Probe Group 灯光探针是将周围的灯光信息记录下来后，在运行时实时的将信息渲染到周围的物体上。 Scene 06-Reflection Probe Scene 07-Light Material Self Scene 08-Post-Processing Profile Post Processing Stack 屏幕后期处理 这里还记录两个东西： 1.Camera下的几种渲染路径 2.批处理Batches Draw Call是绘制图形的命令；由CPU传给GPU； 针对游戏的优化实际上是优化Draw Call的次数（减少其次数）； 而Batches就是对Draw Call的一种优化方式

整装是in bulk, 散装是in batches

0分儿？你做梦呢？自己弄个翻译器搞吧

batch的意思如下：释义：n.一批；一炉；一次所制之量vt.分批处理n. (Batch)人名；（英）巴奇变形：过去式batched、过去分词batched、现在分词batching、第三人称单数batches、复数batches双语例句I ordered a batch of cakes freshly baked.我订购了一炉刚烤好的蛋糕。This batch of goods should be recalled from the market.这批货应该从市场上召回。I don"t have time to batch the application documents.我没时间来分批处理申请文件了。

批号 缸号 批次号 同一批次

batch指的是批次。在没有上下文的情况下，你的问题可能是batch No.x..也就是第几批。

batch run间歇试验；批次运行。batch的意思如下：释义：n.一批；一炉；一次所制之量。vt.分批处理。n. (Batch)人名；（英）巴奇。变形：过去式batched、过去分词batched、现在分词batching、第三人称单数batches、复数batches。run的意思：作名词时翻译为奔跑，赛跑，趋向，奔跑的路程。作及物动词时翻译为管理，经营，运行，参赛。作不及物动词时翻译是经营，运转。短语搭配：Chicken Run 小鸡快跑，落跑鸡，小鸡别跑，咪走鸡。Run chart 趋势图，运行图，制程能力图，推移图。run out 变得缺乏，结束，用完，到期。双语例句I ordered a batch of cakes freshly baked.我订购了一炉刚烤好的蛋糕。This batch of goods should be recalled from the market.这批货应该从市场上召回。I don"t have time to batch the application documents.我没时间来分批处理申请文件了。

batch英 [bætʃ]美 [bætʃ]n.一批； 一炉； （食物、药物等的）一批生产的量； 成批作业批；一批；批量；间歇复数： batches1. We"re still waiting for the first batch to arrive. 我们还在等着第一批货的到来。来自柯林斯例句2. He has written a batch of very samey tunes. 他写了一组非常单调枯燥的曲子。来自柯林斯例句3. The spy returned to deliver a second batch of classified documents. 那名间谍返回来递送第二批机密文件。来自柯林斯例句4. The second batch of bread came out underdone. 第二炉面包烤得不太熟。来自柯林斯例句5. Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。

batch run间歇试验；批次运行。batch的意思如下：释义：n.一批；一炉；一次所制之量。vt.分批处理。n. (Batch)人名；（英）巴奇。变形：过去式batched、过去分词batched、现在分词batching、第三人称单数batches、复数batches。run的意思：作名词时翻译为奔跑，赛跑，趋向，奔跑的路程。作及物动词时翻译为管理，经营，运行，参赛。作不及物动词时翻译是经营，运转。短语搭配：Chicken Run 小鸡快跑，落跑鸡，小鸡别跑，咪走鸡。Run chart 趋势图，运行图，制程能力图，推移图。run out 变得缺乏，结束，用完，到期。双语例句I ordered a batch of cakes freshly baked.我订购了一炉刚烤好的蛋糕。This batch of goods should be recalled from the market.这批货应该从市场上召回。I don"t have time to batch the application documents.我没时间来分批处理申请文件了。

该货须分三批装出英文翻译：The goods need to make shipment in three batches.重点词汇释义：goods：商品，货物; 动产; 本领; 合意的人need：需要; 必须; 不得不; 需要的东西; 责任; 贫穷; 有必要shipment：装运; 载货量; 装货，装载的货物three：三; 三个; 第三; 三岁; 三个人[东西]; 三，三个; 三的; 三个的batches：一批( batch的名词复数 ); 一炉; 一批生产的量; 成批作业

分批发货 split shipment; 分批 [词典] batch; in batches; in turn; [例句]这些囚犯被分批带出去枪毙了。The prisoners were led out in batches and shot.

Production batch

batch 英[bætʃ] 美[bætʃ] n. 一批; 一炉; （食物、药物等的） 一批生产的量; 成批作业; [例句]She brought a large batch of newspaper cuttings她带来了一大堆剪报。[其他] 复数：batches

How about the batches of the product

我连色母中文是什么都不知道

3 groups continuously

""" Created on Wed Oct 3 21:54:36 2018 @author: ltx """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets import opt_utils import testCase plt.rcParams["figure.figsize"] = (7.0, 4.0) # set default size of plots plt.rcParams["image.interpolation"] = "nearest" plt.rcParams["image.cmap"] = "gray" def GetMinibatch(X,Y,batch_number,seed=0): np.random.seed(seed)#指定随机种子 m=X.shape[1] print("-------------测试random_mini_batches-------------") X_assess,Y_assess,mini_batch_size = testCase.random_mini_batches_test_case() mini_batches = GetMinibatch(X_assess,Y_assess,mini_batch_size) print("第1个mini_batch_X 的维度为：",mini_batches[0][0].shape) print("第1个mini_batch_Y 的维度为：",mini_batches[0][1].shape) print("第2个mini_batch_X 的维度为：",mini_batches[1][0].shape) print("第2个mini_batch_Y 的维度为：",mini_batches[1][1].shape) print("第3个mini_batch_X 的维度为：",mini_batches[2][0].shape) print("第3个mini_batch_Y 的维度为：",mini_batches[2][1].shape) def Initial_velocity(parameters): L=len(parameters)//2 #L=4 //除后结果为整数，/除后结果为浮点数 V={} for l in range(L): print("-------------测试initialize_velocity-------------") parameters = testCase.initialize_velocity_test_case() v = Initial_velocity(parameters) print("v["dW1"] = " + str(v["dW1"])) print("v["db1"] = " + str(v["db1"])) print("v["dW2"] = " + str(v["dW2"])) print("v["db2"] = " + str(v["db2"])) def UpdateWith_velocity (parameters,grads,V,beta,learning_rate): L=len(parameters)//2 for l in range(L): V["dW"+str(l+1)]=beta V["dW"+str(l+1)]+(1-beta) grads["dW"+str(l+1)] V["db"+str(l+1)]=beta V["db"+str(l+1)]+(1-beta) grads["db"+str(l+1)] print("-------------测试update_parameters_with_momentun-------------") parameters,grads,v = testCase.update_parameters_with_momentum_test_case() UpdateWith_velocity (parameters,grads,v,beta=0.9,learning_rate=0.01) print("W1 = " + str(parameters["W1"])) print("b1 = " + str(parameters["b1"])) print("W2 = " + str(parameters["W2"])) print("b2 = " + str(parameters["b2"])) print("v["dW1"] = " + str(v["dW1"])) print("v["db1"] = " + str(v["db1"])) print("v["dW2"] = " + str(v["dW2"])) print("v["db2"] = " + str(v["db2"])) def initial_Adam(parameters): L=len(parameters)//2 S={} V={} for l in range(L): S["dW"+str(1+l)]=np.zeros_like(parameters["W"+str(1+l)]) S["db"+str(1+l)]=np.zeros_like(parameters["b"+str(1+l)]) print("-------------测试initialize_adam-------------") parameters = testCase.initialize_adam_test_case() v,s = initial_Adam(parameters) print("v["dW1"] = " + str(v["dW1"])) print("v["db1"] = " + str(v["db1"])) print("v["dW2"] = " + str(v["dW2"])) print("v["db2"] = " + str(v["db2"])) print("s["dW1"] = " + str(s["dW1"])) print("s["db1"] = " + str(s["db1"])) print("s["dW2"] = " + str(s["dW2"])) print("s["db2"] = " + str(s["db2"])) def Update_parameter_Adam(parameters,grads,V,S,t,learning_rate=0.01,beta1=0.9,beta2=0.999,epsilon=1e-8): L=len(parameters)//2 V_corrected={} S_corrected={} for l in range(L): V["dW"+str(1+l)]=beta1 V["dW"+str(1+l)]+(1-beta1) grads["dW"+str(1+l)] V["db"+str(1+l)]=beta1 V["db"+str(1+l)]+(1-beta1) grads["db"+str(1+l)] print("-------------测试update_with_parameters_with_adam-------------") parameters , grads , v , s = testCase.update_parameters_with_adam_test_case() Update_parameter_Adam(parameters,grads,v,s,t=2) print("W1 = " + str(parameters["W1"])) print("b1 = " + str(parameters["b1"])) print("W2 = " + str(parameters["W2"])) print("b2 = " + str(parameters["b2"])) print("v["dW1"] = " + str(v["dW1"])) print("v["db1"] = " + str(v["db1"])) print("v["dW2"] = " + str(v["dW2"])) print("v["db2"] = " + str(v["db2"])) print("s["dW1"] = " + str(s["dW1"])) print("s["db1"] = " + str(s["db1"])) print("s["dW2"] = " + str(s["dW2"])) print("s["db2"] = " + str(s["db2"])) def Upadate_parameter(parameters,grads,learing_rate=0.8): L=len(parameters)//2 for l in range(L): parameters["W"+str(1+l)]=parameters["W"+str(1+l)]-learing_rate grads["dW"+str(1+l)] parameters["b"+str(1+l)]=parameters["b"+str(1+l)]-learing_rate grads["db"+str(1+l)] return parameters train_X,train_Y = opt_utils.load_dataset(is_plot=False) batch_number=64 layer_dims=[train_X.shape[0],5,2,1] costs = [] parameters=opt_utils.initialize_parameters(layer_dims) def model (parameters,td="gd",learing_rate=0.0007,beta=0.9,is_plot=True,print_cost=True,iterations=10000): t = 0 seed = 10 for i in range(iterations): seed=seed+1 Batches = GetMinibatch(train_X,train_Y ,batch_number,seed) for batch in Batches : (bacth_X,batch_Y)=batch #向前传播 A3,cache=opt_utils.forward_propagation(bacth_X,parameters) #计算cost cost=opt_utils.compute_cost(A3,batch_Y) #向后传播 grads=opt_utils.backward_propagation(bacth_X,batch_Y,cache) #更新模型参数 if(td=="gd"): parameters=Upadate_parameter(parameters,grads,learing_rate) elif(td=="velocity"): V=Initial_velocity(parameters) parameters,V=UpdateWith_velocity (parameters,grads,V,beta,learing_rate) elif(td=="adam"): V,S=initial_Adam(parameters) t=t+1 parameters,V,S=Update_parameter_Adam(parameters,grads,V,S,t,learing_rate,beta1=0.9,beta2=0.999,epsilon=1e-8) parameters = model(parameters,td="gd",is_plot=True) preditions = opt_utils.predict(train_X,train_Y,parameters) plt.title("Model with Gradient Descent optimization") axes = plt.gca() axes.set_xlim([-1.5, 2.5]) axes.set_ylim([-1, 1.5]) opt_utils.plot_decision_boundary(lambda x: opt_utils.predict_dec(parameters, x.T), train_X, train_Y) --------------实验结果------------------------------

a batch of letters is ready. = 一个batch is ready.batches of letters are ready。 = 一些batches are ready~.batch 在这些句子里是subject. ,,of 后面的名词。 永远不是subject...明白~〉〉~？

他们那些都不准,机器翻译的,一点技术含量都没有.

raise-by-generate-batch-process通过生成批处理方法提高

tons of thanks for u.i"m trying it with ur help.

At today"s regular meeting in two batches a week, let us make good arrangements for work on time to attend

A database is any collection of data organized for storage in a computer memory and designed for easy access by authorized users. The__data__may be in the form of text, numbers, or encoded__graphics__. Since their first, experimental appearance in the 1950s, databases have become so__important__ in industrial societies that they can be found in almost every __field__ of information. In the 1960s, some databases became commercially __available__, but their use was funnelled (传送) through a few so-called research __database__that collected information inquiries and handled them in batches (一批). __On-line__databases—that is, databases available to anyone who could __link__ up to them by computer—first __appeared__ in the 1970s. For the home user, the __equipment__ required includes a computer terminal, a telephone, and a __modem__, which enables the terminal and the ___centres___ (usually some type of search-service system) to.__communicate__. The user simply dials the number of the service, provides a password code for __identification__and billing (记账), and types in questions to a chosen database on the terminal"s __keyboard___. The data received may either be displayed on a terminal __screen__or printed out.

[更新中...] ---------------------------------Reference--------------------------------- 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27186569 https://dvl.in.tum.de/teaching/i2dl-ss19/ ---------------------------------目录--------------------------------- (1) Neuron/神经元 (2) Machine Learning (3) Basic classifier (4) Cross Validation 6/2/2 (5) Linear Decision Boundaries (6) Linear Regression (7) Weights/权重 (8) Bias/偏移 (9) Affine function (10) Activation Function (10.a) Sigmoid函数 (10.b) 线性整流函数(ReLU-Rectified Linear Units) (10.c) softmax函数 (11) Loss function (11.a) [Regression] MSE (11.b) [Regression] MAE (11.c) Cross-entropy loss (11.d) [Classification] MLE (Maximum Likelihood Estimation) (12) 成本函数(cost function) (13) Concept：Gradient VS Derivative (13.a)Gradient: 导数 (13.b)Derivative/Nabla Operator（∇）: 偏导 (14) Optimization (15) NN神经网络 (16) Input/Output/Hidden Layer 输入层/输出层/隐藏层 (17) 多层感知器(MLP-Multi Layer Perceptron) (18) 正向传播(forward propagation) (19) 学习速率(learning rate) (20) 反向传播(back propagation) (21) 分批(Batches) (22) 周期(epochs) (23) Dropout方法 (24) 分批标准化(Batch Normalization) (25) Regularization (26) Precision and Recall (27) Parametric Statistic ---------------------------------Basics--------------------------------- 正如我们大脑中的基本组成单元，神经元是组成神经网络的基础结构。设想一下当接触到新的信息时，我们的身体会对其进行处理，最后产生一些特定的反应。 相似地，在神经网络中，在收到输入的信号之后，神经元通过处理，然后把结果输出给其它的神经元或者直接作为最终的输出。 A way to make use of data：train/valid/test 决策边界就是能够把样本正确分类的一条边界，主要有线性决策边界(linear decision boundaries)和非线性决策边界(non-linear decision boundaries)。 Question what"s the relationship between LDB and SVM? Answer SVM is an algorithm/method to find the best LDB (that"s why SVM is also called Large Margin Classifier) 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按 监督学习 （supervised learning）方式对数据进行 二元分类 的广义线性分类器（generalized linear classifier），其[决策边界]( https://baike.baidu.com/item/%E5%86%B3%E7%AD%96%E8%BE%B9%E7 Suppose there are N observations and M features in training data set. A sample from training data set is taken randomly with replacement.%95%8C/22778546)是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） [1-3] 。 SVM是一种优化的分类算法，其动机是寻找一个最佳的决策边界，使得从决策边界与各组数据之间存在 margin ，并且需要使各侧的margin最大化。比较容易理解的是，从决策边界到各个training example的距离越大，在分类操作的差错率就会越小。因此，SVM也叫作Large Margin Classifier。 最简单的情况是，在二维平面中的，线性可分情况，即我们的training set可以用一条直线来分割称为两个子集，如下图所示。而在图中我们可以看到，H2和H3都可以正确的将training set进行分类，但细细想来，使用H2进行分类的话，我们对于靠近蓝线的几个训练样例其实是不敢说100%的，但对于离蓝线最远的小球，我们却很有把握。这也是H3这条SVM红线出现的原因：尽量让两侧的训练样例远离决策边界，从而让我们的分类系统有把握对每个球Say Absolutely。 ---------------------------------以下开始讲 Linear Regression--------------------------------- 当输入信号进入到神经元后，会被乘以相应的权重因子。举例来说，假设一个神经元有两个输入信号，那么每个输入将会存在着一个与之相应的权重因子。在初始化网络的时候，这些权重会被随机设置，然后在训练模型的过程中再不断地发生更改。 在经过训练后的神经网络中，一个输入具有的权重因子越高，往往意味着它的重要性更高，对输出的影响越大。另一方面，当权重因子为0时意味着这个输入是无价值的。 如下图所示，假设输入为a，相应的权重为W1。那么通过赋权节点后相应的输入应变为a*W1。 除了权重之外，输入还需要经过另外一种线性处理，叫做偏置。通过把偏置b与加权后的输入信号a*W1直接相加，以此作为激活函数的输入信号。 ~ is a function between different affine space/仿射空间 . Goal : after the transformation the data still has it"s original characters! Content : is a function composed of a linear function + a constant. Graph : a straight line. General equation : y = Ax + c. 对数据使用affine function后都满足以下条件： 下文的u=∑w*x+b就是affine function ~ of a node defines the output of that node, given an/more input. 之前线性处理之后的输入信号通过激活函数进行非线性变换，从而得到输出信号。即最后输出的信号具有f(a*W1+b)的形式，其中f()为激活函数。 在下面的示意图中， 设X1…Xn等n个输入分别对应着权重因子Wk1…Wkn以及相应的偏置b1…bn。我们把输入Xi乘以对应的权重因子Wki再加上bi的结果称为u。 u=∑w*x+b 这个激活函数f是作用在u上的，也就是说这个神经元最终的输出结果为yk = f(u) 接下来我们讲一讲常用的一些激活函数：Sigmoid函数， 线性整流函数(ReLU) 和 softmax函数 作为最常用的激活函数之一，它的定义如下： sigmoid函数为值域在0到1之间的光滑函数，当需要观察输入信号数值上微小的变化时，与阶梯函数相比，平滑函数(比如Sigmoid函数)的表现更好。 近来的神经网络倾向于使用ReLU替代掉sigmoid函数作为隐层的激活函数，它的定义如下：f(x) = max(x,0). The rectified linear activation function is a piecewise linear function that will output the input directly if is positive, otherwise, it will output zero. 使用ReLU函数的好处是，对于所有大于0的输入，导数是恒定的，这能够加快训练网络的速度。 softmax激活函数通常应用在分类问题的输出层上。 It´s a Multinomial Logistic Regression 它与Sigmoid函数相似，唯一的不同是softmax函数输出结果是 归一化 的。sigmoid函数能够在双输出的时候奏效，但当面对多种类分类问题的时候，softmax函数可以方便地直接将各个分类出现的概率算出。 sigmoid()仅仅是二元，softmax可以多元 例子: 输入向量 [1,2,3,4,1,2,3] 对应的Softmax函数的值为 [0.024,0.064,0.175,0.475,0.024,0.064,0.175] 。输出向量中拥有最大权重的项对应着输入向量中的最大值“4”。这也显示了这个函数通常的意义：对向量进行归一化，凸显其中最大的值并抑制远低于最大值的其他分量。 Normalization! We use the following Loss Function to evaluate the loss , measures how good my model is. or L2 loss, or mean squared deviation (MSD), or Linear Least Square. Attention: From Normal-Expression to Matrix-notation it emit the (1/n), we are just looking for the minimal value so it doesn"t matter! or L1 loss or log loss, measures the performance of a classification model whose output is a probability value between 0 and 1. You can see from the graph, that cross-entropy penalizes both types of errors, but especially those predictions that are confident and wrong!(when predicted probability drops around 0.15) 是用来估计一个概率模型的 参数 的一种方法。 Reference： https://www.youtube.com/watch?v=XepXtl9YKwc --> The goal is to find the optimal way to fit the distribution of data. For example, if it"s normal distribution, then the parameters mean , deviation can be modify in order to fit the data better! 猜测分布函数的参数，以尽量多的涵盖observation中的数据点（举例：如果满足normal distribution，那么这里的参数就指mean和standard deviation）。 为了找到使p最好的参数Theta. 例子: Step 1: Maximum Likelihood for the Mean The name of "likelihood" basically means, how like you are going to find data-points according to the estimated distribution >> And it stops when it finally find the highest likelihood >> where we should put our mean on it: Cost function即loss的综合，loss由loss function求的 在神经网络的建造过程中，建造者们希望输出的结果能够尽可能地接近实际值，因此使用成本函数来描述网络的这种准确性。 神经网络的目标是增加预测的准确性从而减少误差，即最小化成本函数。通常情况下，最优化的输出结果往往对应着成本函数的最小值。 如果采用均方误差作为成本误差，即表示为C= 1/m ∑(y – a)2，其中m是训练过程中输入数据的个数，a是相应的预测值，y代表实际值。 模型学习的过程就是围绕着最小化成本而进行的。 https://stats.stackexchange.com/questions/179026/objective-function-cost-function-loss-function-are-they-the-same-thing Useful concepts: Component & Variable Suppose there are N observations and M features in training data set. A sample from training data set is taken randomly with replacement. Component：该matrix有几行 Variable：x1，x2，，，共有几个变量 举例： ** 梯度下降(gradient descent)** 梯度下降是一种最小化成本函数的优化算法。 在梯度下降中，从起始点x开始，一次移动一点，比如说移动delta h，然后将位置信息更换为x-delta h，如此重复下去，直到达到局部的极小值，此时认为极小值就是成本最小的地方。 In order to find the minimal value of the Loss function , we need to use derivative . Here are the common formulas: Now through the review from loss function , I want to improve the Model, this process we call it Optimization And the gradient is our tool to optimze the model ---------------------------------以下开始讲 Neural Network--------------------------------- 神经网络是构成深度学习系统的框架。神经网络的任务是找到一个未知函数的近似表达方式，它是由彼此相连的神经元所组成，这些神经元会在训练网络的过程中根据误差来更改它们的权重和偏置。激活函数将非线性变化用线性变化的组合来表示，最终产生输出。 关于神经网络最好的定义是由Matthew Mayo给出的： 神经网络是由大量彼此相连、概念化的人造神经元组成的，这些神经元彼此之间传递着数据，相应的权重也会随着神经网络的经历而进行调整。神经元们有着激活的阈值，当它们遇到相应的数据以及权重时会被激活，这些被激活的神经元组合起来导致了“学习”行为的产生。 从名字中就能看出，输入层代表接受输入数据的一层，基本上是网络的第一层；输出层是产生输出的一层，或者是网络的最后一层，而网络中间的处理层叫做隐藏层。 这些隐藏层对输入的数据进行特定的处理，再将其输入到下一层。输入层和输出层是可见的，而中间层通常是被隐藏起来的。 一个单一的神经元不能够完成复杂的任务，因此需要将它们堆叠起来工作进而产生有用的输出。 最简单的神经网络包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。每一层都由多个神经元组成，每一层的每个神经元都与下一层中的所有神经元相连。这样的网络可以被称为是全连接网络。 正向传播是指信号从输入层经过隐藏层到输出层的传输过程。在正向传播中，信号是沿着单一方向进行传播，即输入层给隐藏层提供输入，进而最终产生相应的输出。 学习速率定义为在每次迭代过程中对 成本函数最小化 的次数 。简单来说，学习速率就是指朝着成本函数最小值的 下降速率 。选择学习速率需要很谨慎，过大会导致可能越过最优解，过小会导致收敛花费太多的时间。 在定义一个神经网络的过程中， 每个节点会被随机地分配权重和偏置。一次迭代后，我们可以根据产生的结果计算出整个网络的偏差，然后用偏差结合成本函数的梯度，对权重因子进行相应的调整，使得下次迭代的过程中偏差变小。这样一个结合成本函数的梯度来调整权重因子的过程就叫做反向传播。 在反向传播中，信号的传递方向是朝后的，误差连同成本函数的梯度从输出层沿着隐藏层传播，同时伴随着对权重因子的调整。 比如一共有10000条数据，分成10个batch，每个batch就是100条数据。 当在训练一个神经网络的时候，相对于一次性将所有的数据全输入进去，有一个更好的方法：先将数据随机地分为几个大小一致的数据块，再分批次输入。跟一次性训练出来的模型相比，分批训练能够使模型的适用性更好。 比如一共有10000条数据，分成10个batch，每个batch就是100条数据。正向，反向跑完所有10000条数据，即一个epoch。 一个周期表示对所有的数据批次都进行了一次迭代，包括一次正向传播和一次反向传播，所以一个周期/纪元就意味着对所有的输入数据分别进行一次正向传播和反向传播。 训练网络周期的次数是可以选择的，往往周期数越高，模型的准确性就越高，但是，耗时往往就越长。同样你还需要考虑如果周期/纪元的次数过高，那么可能会出现过拟合的情况。 Dropout是一个可以阻止网络过拟合(overfitting)的规则化方法(regularization)。就像它的名字那样，在训练过程中隐藏的某些特定神经元会被忽略掉(drop)。这意味着网络的训练是在几个不同的结构上完成的。 这种dropout的方式就像是一场合奏，多个不同结构网络的输出组合产生最终的输出结果。 分批标准化就像是人们在河流中用以监测水位的监察站一样。这是为了保证下一层网络得到的数据拥有合适的分布。在训练神经网络的过程中，每一次梯度下降后权重因子都会得到改变，从而会改变相应的数据结构。 但是下一层网络希望能够得到与之前分布相似的数据，因此在每一次数据传递前都需要对数据进行一次正则化处理。 Goal: Penalize the complexity of the model, avoid explicitly fitting the training-data. Different regularization methods: They are different ways to define the "complexity" of a model 参数统计 是 统计学 的一个分支，它假设样本数据来自总体，而总体可以通过具有固定参数集的 概率分布 进行充分建模。 [1] 相反， 非参数模型 的确切区别在于其参数集（或 机器学习 中的 特征集 ）不是固定的，如果收集到新的相关信息，则该参数集可能会增加甚至减少。 [2] Example: 正态分布族 都具有相同的一般形态，并可以通过均值和标准差进行 参数化 。这意味着，如果均值和标准差已知，并且分布是正态的，则任何将来观察到的给定范围内的概率都是已知的。 假设有一个存在99个测试分数的样本，平均值为100，标准差为1。如果假设所有99个测试分数都是从正态分布中随机观察到的，那么我们预测第100个测试分数有1％的概率将高于102.33（即平均值加2.33标准偏差）。给定99个来自相同正态分布的 独立 观测值，可使用参数统计方法计算上述标准偏差值。 对同一事物的 非参数 估计是前99个分数中的最大值。不需要假设考试分数的分布情况就可以推断出，在我们进行考试之前，最高分数会出现在前100个分数中。因此，第100个分数有1％的可能性高于之前的99个分数。

I received your box, but I didn"t receive wiping cloth, you can provide a wiping cloth then? I will offer you quotation as soon as possible.We know that the color of the fabric is not good control, so the factory can"t ensure that each batch of fabric color is consistent, there will be color difference. Unless you purchase the total number at a time.Received your box and I find your box is bigger than our one lot, we according to our existing box to make a sample for your reference. The sample cycle to 7 days.According to our box dimension is the price of the following offer:

进出口的话就必须做商检的吧！

from 在这里是表示 来源 的意思。与 be made from... (由...制成）的表现手法类似，在这里是 be topped from ...（由...来装满）每天用新批次加满缸。

Please don"t mix batches during use.