多层感知器神经网络中的隐藏层数对神经网络的行为方式有何影响？隐藏层中节点数量的问题相同？
假设我想使用神经网络进行手写字符识别.在这种情况下,我将像素颜色强度值作为输入节点,将字符类作为输出节点.
我如何选择隐藏层和节点的数量来解决这个问题？
我正在构建一个依赖于svg的Web应用程序.作为参考,我使用raphael js库来处理所有这些.
在这个特殊情况下,我实现了一些模仿滚动条的东西,并在屏幕上移动一堆svg功能(~500个元素).这些功能的一部分是<text>(~100)元素.其他因素包括<rect>,<image>和<path>元素.
所以,我注意到我的应用程序在我的笔记本电脑上并不是非常活泼,并且因为速度而在ipad上处理非常烦人.但是,无论何时在滚动期间删除或忽略文本元素,它都会立即达到适当的速度.
我尝试做一些速度测试(非常粗糙的测试,使用new Date().getTime())并发现移动除元素之外的所有元素需要大约10毫秒<text>,但是当<text>包含元素时需要大约120毫秒.
我相信这是因为每个字母都呈现为矢量形状,并且需要大量的处理能力来计算这种复杂结构究竟阻碍了什么.
是否可以只嵌入文本,因此文本呈现为光栅图形,而不是形状？或者以其他任何方式提高渲染文本的性能？
我不需要背景透明度,我也不使用任何花哨的字体.
我有一堆时间数据,我想转换为RDF格式.有没有可以接受的方式呢？
应以某种方式转换为RDF格式的列表数据示例:
| Name | Date | Salary |
-----------------------------------
| John | Jan 2012 | 3,244 |
| John | Feb 2012 | 4,012 |
| John | Mar 2012 | 3,112 |
找到了一种方法来做到这一点,但它相当简洁,并引入了非常大的词汇表.假设语法(Subject,Predicate,Object)
(JohnJan2012, date, Jan 2012)
(JohnJan2012, name, John)
(JohnJan2012, salary, 3244)
有谁知道更好的方法吗？
是否可以使用SPARQL从日期中提取月份元素并按其分组结果.我正在使用W3时间本体来定义格式的日期"2009-12-31"^^xsd:date.
所以如果"2009-12-31"^^xsd:date我想提取12.
这甚至是可能的吗？如果是这样,怎么办呢？
目前,我使用的是NetBeans IDE,它有一个非常好的功能,可以显示变量是否已定义但未在其范围内使用.如果你有一堆旧代码,并且你试图从中删除死区,这非常有效.
是否有工具/服务/任何东西,它会做同样的事情,但会找到在控制器中设置但在视图中不使用的变量.它不必是全自动的.
例如,如果您的控制器中有以下内容:
$this->set(array(
'variable1' => $variable1,
'variable2' => $variable2
));
视图看起来像这样:
<p>Peter ate <?php echo $variable1; ?> apples.
它将突出显示或以任何其他方式识别variable2(鉴于它也未在布局中使用).
我有一个mysql表,大约有2,000,000个条目,主键是自动递增的.然而,在某一点上,自动增量值突然从它(大约2,000,000)跳到最大整数值(2,147,483,647).不用说,此表中的所有后续插入都失败了.当我注意到它时,我将主键类型从int更改为bigint,因此它现在可以正常工作.
所以我的问题是,为什么会发生这种情况？是否有任何预防措施可以避免将来发生这种情况？
我在我的网站上使用谷歌Adwords再营销,它证明是非常有效的!但是,有时我需要从再营销列表中删除用户(在访问某个页面后).
据我所知,Google没有这样的脚本.但是,也许有一些解决方法？这可能吗？