卷积尺寸计算

花焊盘的制作和尺寸计算 备注:转于百度用户Aaran27,感谢. 花焊盘的名词解释: ID: Inner diameter内径 OD: Outer diameter外径 Anti-pad: 阻焊盘 Spoke: 开口 焊盘直径d:外形直径 焊盘孔径h:钻孔直径 各尺寸计算: 已知元件引脚的直径D1>.计算PCB焊盘的孔径h 2>.计算焊盘直径d 因为焊盘黏锡部分的宽度要保证至少≥10mil,所以焊盘直径d=h + 10mil3>.计算花焊盘的内径IDID=钻孔直径h + 20mil4&g

尺寸计算: Starling中的尺寸是以像素为单位的,这一切都得力于我们使用的正交矩阵,还记得我们顶点数据中的位置数据么,如果我们提交的矩形的四个顶点为(0, 0)(0, 100)(100, 0)(100, 100),那么最终通过正交矩阵的转换后绘制到舞台时将会是长宽都为100个像素的矩形. 那么Starling中的尺寸获取其实就是基于顶点数据来进行获取,详细代码可以参考DisplayObject中的getBounds方法,主要看继承类DisplayObjectContainer和Quad的具体

卷积处理后输出的图片尺寸是多大是根据几个参数计算来的.参数如下: 输入图片的大小: (n,n) 卷积核的大小:(f,f) 步长:s (卷积核计算一个区域后,挪动几个像素再进行计算) padding值:p  (即在图像边缘填充几层0) 计算公式如下(长.宽的计算方法都一样): $n' = \frac{n+2*p-f}{s}+1$ 形象地解释: 卷积输出的图像大小是多少,就看卷积核在横向一行走了多少次,纵向一列走了多少次. 图像会先根据padding值在四周填充0,然后卷积核在左上方对齐填充后的图片

基本概念 document.body.clientWidth :指的是BODY对象宽度document.body.clientHeight :指的是BODY对象高度document.documentElement.clientWidth: 指的是可见区域宽度document.documentElement.clientHeight :指的是可见区域高度 window.innerHeight - 浏览器窗口的内部高度 window.innerWidth - 浏览器窗口的内部宽度 clientX/c

!(function (doc, win) { var docEle = doc.documentElement, evt = "onorientationchange" in window ? "orientationchange" : "resize", fn = function () { var width = docEle.clientWidth; // width && (docEle.style.fontSize =

参数 输入图片:W X W Kernel size:F X F 步长:S padding的像素数:P 满足输出不变所需填充量 \[ P = (W(S-1)+F -S)/2 \] 输出图片大小 \[ N = (W - F + 2P)/S + 1, 取下整 \] 原文地址:https://www.cnblogs.com/icodeworld/p/11516990.html

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/63174774 1. 卷积 卷积神经网络中的卷积是指定义好卷积核(kernel),并对图像(或者特征图,feature map)进行滑动匹配,即对应位置相乘再相加.其特点就在于能够捕捉局部的空间特征.具体过程如下图所示: 图1-二维卷积过程示例 每一个卷积核对应于一种特征提取的范式,不同的卷积核对应于不同的特征提取器,如下图所示: 图2-卷积特征提取示例 卷积操作的参数包括卷积核大小(kernel size).步长(stride)

Matlab 几种卷积的实现与比较(conv与filter,conv2与filter2)     最近在做控制算法实现的时候,对于其中参杂的各种差分.卷积很头疼,就在网上搜集了些资料,汇总于此,以做备忘. 在MATLAB中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积. (1)即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程,d表示差分方程输出y的系数,p表示输入x的系数,而x表示输入序列.输出结果长度数等于x的长度. 实现差分方程,先

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn