上面三种情况(Case)处理问题的核心思路都是：将红色的节点移到根节点；然后，将根节点设为黑色。下面对它们详细进行介绍。
下面的case1，case2，case3是一个操作的三个步骤，所以图是连续的。
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- Jan 2021
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- Dec 2020
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lingcoder.gitee.io lingcoder.gitee.io
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void tune(Instrument i) {
使用基类的接收外部输入的派生类，i 代表了该派生类的成员，产生了向上转型，随后可以调用派生类的方法。
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tune(flute); // No upcasting tune(violin); tune(frenchHorn);
重载tune方法，适应不同的派生类
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- Aug 2020
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ABCNN-1
这里的输入A和B分别是5和7，但是convolution是7和9这是因为做了填充，具体参考前面说的序列卷积卷积层。 这样7和9做stride=1，size=3，represention就刚好是5和7。
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- Jul 2020
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输入张量，
输入值x是 batch每个序列的长度（一维）。 返回的结果是 对应每个长度的掩码向量
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该神经网络重复执行 cell.call() 直至达到 inputs 的最大长度
从输入的序列中，每次读取的一个词，输入到指定的网络运行 ，在该rnn模块中可以自定义每一步的具体特定操作。
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- Jun 2020
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num_filters (int)- 卷积核的数目，整数
卷积核的数目=输出通道数
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- May 2020
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input中的id必须满足 0 =< id < size[0]
输入：是按照去重表给每个词标注的id，然后把原句的词转id的向量
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[2408:823c:5614:aa04:22b:67ff:fe79:a074]:5000 [2408:823c:5614:aa04:22b:67ff:fe79:a074]:5000
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WHERE可包含任意数目的AND和OR操作符
注释
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Local file Local file
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䳶ਸѝⲴݳ㍐ᗵ享ᱟਟᮓࡇⲴˈ㊫රᵜ䓛ᱟнਟᮓࡇⲴˈնᱟਟԕD
frozenset 可散列所以可以当作键值或value
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将数据的值压缩到0到1之间，公式如下
(x-xmin+0)/(xmax-xmin)
将x与最小值的差值，移到以0为标准的尺度上
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- Apr 2020
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具体的网络实现方式如 图19 所示：
从最高层到低层，C0是最高层，C2是最底层。右边conv是yolodetection网络，进行特征提取。从C0开始处理并把高层语义信息的特征图传到前面的特征图。
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route = self.route(out) tip = self.tip(route)
tip是当前层的特征图输出 route是用于和另一shape的特征图concat提升语义信息 具体看参看下面的多尺度检测中的图示
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YOLO-V3在每个区域的中心位置产生3个锚框，在3个层级的特征图上产生锚框的大小分别为P2 [(10×13),(16×30),(33×23)]，P1 [(30×61),(62×45),(59× 119)]，P0[(116 × 90), (156 × 198), (373 × 326]。
每个特征图中心生成3个锚框，三个尺度的特征图共生成9个
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YOLO-V3在每个区域的中心位置产生3个锚框，在3个层级的特征图上产生锚框的大小分别为P2 [(10×13),(16×30),(33×23)]，P1 [(30×61),(62×45),(59× 119)]，P0[(116 × 90), (156 × 198), (373 × 326]。
每个特征图中心生成3个锚框，三个尺度的特征图共生成9个
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第一项xy的坐标损失也乘(2-w*h)
(2-w*h)是什么意思？没理解
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