lol天赋怎么加7？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2011-09-04 07:35 标签： lol天赋怎么加
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iPhone7 Plus添加音乐方法教程
编辑：猫木 更新：
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苹果iPhone7Plus怎么添加widget控件？
来源：手机世界
怎么添加widget控件？widget控件是显示在主屏幕上面的小插件，通过widget控件可以更加快捷的进行一些操作，省去了启动应用的麻烦，除了默认的系统控件，我们还可以自定义添加第三方控件，下面，就让小编来给大家讲解一下如何添加widget控件吧~
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1）首先在主屏幕任意位置按住往下滑，这时就会进入widget控件编辑界面，继续往下滑动到底部，点击【编辑】按钮。（如下图）
2）接着就会自动跳转到添加界面，选择需要添加的应用，这里以为例，点击【】左侧的【＋】号，然后点击右上角的【完成】，这样就添加完成了，回到刚才的界面，控件已经添加上去了，可以实现快速扫码，付款，转账等操作。（如下图）
PS：如大家在使用过程中遇到难题了，可以直接到（zhidao.3533.com）进行提问或关注本站微信公众帐号（微信号：www3533com）后给小编留言，小编收到留言后会第一时间给大家解决相关疑问。
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Copyright & .com, All Rights Reserved69被浏览5,533分享邀请回答zhuanlan.zhihu.com/p/21550685，这里再复制一下。Torch本身提供了许多常用的层(模块)，但有时需要自己写一些系统没有提供的层，怎么写呢，官方提供了一些说明，，一般分为两种情况：所有运算均能通过Tensor自带的操作来完成，这样只要写一个lua文件就行，然后直接require就可以使用了，非常方便。使用Tensor操作无法完成或者效率太低时，就需要使用C和Cuda来实现核心算法，然后用lua来调用，这个稍微复杂一些。 无论哪一种情况，一个关键的文件是新模块的lua文件(NewLayer.lua)，其一般模板如下:local NewLayer, Parent = torch.class('nn.NewLayer', 'nn.Module')
function NewLayer:__init()
Parent.__init(self)
function NewLayer:updateOutput(input)
function NewLayer:updateGradInput(input, gradOutput)
function NewLayer:accGradParameters(input, gradOutput)
第一行定义了新的层类，并继承自nn.Module（顺带提一下，一般的层继承自nn.Module，损失层继承自
nn.Criterion。lua语言本身没有直接提供面向对象编程功能，但可以通过闭包、元表等方式实现，而torch本身提供了面向对象的功能，通过
torch.class来实现的）。定义的新层一般有四个主要的成员函数：__init()，初始化操作，如我们常用
nn.Linear(3, 4)，表示输入3个元素，输出4个元素，其初始化函数形式为 function
Linear:__init(inputSize, outputSize, bias)，其中bias表示有无偏置项，默认为无。updateOutput(input)，前向forward调用这个函数，计算，为input，输出为。updateGradInput(input, gradOutput)，反向backward调用这个和下面的函数，该函数已知input ，gradOutput ，输出损失对输入的偏导 gradInput ，其中 。accGradParameters(input, gradOutput)，该函数已知input ，gradOutput ，输出损失对参数的偏导 gradWeight和gradBias，其中 ，。对于有些没有需要学习参数的层（如nn.ReLU，nn.Dropout等），不需要写这个函数。 以上函数的具体实现，若能通过Tensor自带的计算完成，则直接一个lua文件即可，因为Tensor的运算自动支持cpu和gpu，故该层也能直接支持cpu和gpu了。但若无法直接用Tensor的计算来实现时，就需要自己写C和Cuda的代码了，并且写完后需要编译安装。需要添加和修改的文件如下：新
torch/extra/nn/NewLayer.lua，这个就是上面提到的通用lua模板了，不过既然要编译安装，放在nn目录下会省去很多麻烦。代
码里主要调用后面C和Cuda的实现函数，其调用形式大致如下，省略号表示其他参数，根据层的不同而不同。其中lua的数据通过cdata()转为
C/Cuda的指针的形式，然后调用C/Cuda的实现来完成计算。input.THNN.NewLayer_updateOutput(
input:cdata(),
self.output:cdata(),
input.THNN.NewLayer_updateGradInput(
input:cdata(),
gradOutput:cdata(),
self.gradInput:cdata(),
input.THNN.NewLayer_accGradParameters(
input:cdata(),
gradOutput:cdata(),
self.gradInput:cdata(),
新建 torch/extra/nn/lib/THNN/generic/NewLayer.c，添加C语言实现代码，需实现的函数定义在THNN.h中。新建 torch/extra/cunn/lib/THCUNN/NewLayer.cu，添加Cuda实现代码，需实现的函数定义在THCUNN.h中。修改 torch/extra/nn/init.lua，添加 require('nn.NewLayer')，将新模块添加到nn的初始化文件中。修
改 torch/extra/nn/lib/THNN/init.c，添加以下两行。THGenerateFloatTypes.h
文件细看会发现很有意思的东西，由于C语言没有C++中的模板(Template)，而这里既要支持 float 类型又要支持 double
类型，怎么办呢，torch中大量使用了宏来实现了类似Template的功能。，这个帖子就分析了torch的一些细节，下面的评论中还有关于为何不用C++的一些讨论。
#include "generic/NewLayer.c"
#include "THGenerateFloatTypes.h"
修改 torch/extra/nn/lib/THNN/generic/THNN.h，添加 NewLayer.c 中的函数声明，包括下面两个或者三个函数：TH_API void THNN_(NewLayer_updateOutput)(
THNNState *state,
THTensor *input,
THTensor *output,
TH_API void THNN_(NewLayer_updateGradInput)(
THNNState *state,
THTensor *input,
THTensor *gradOutput,
THTensor *gradInput,
TH_API void THNN_(NewLayer_accGradParameters)(
THNNState *state,
THTensor *input,
THTensor *gradOutput,
THTensor *gradInput,
修改 torch/extra/cunn/lib/THCUNN/THCUNN.h，添加 NewLayer.cu 中的函数声明，包括下面两个或者三个函数： TH_API void THNN_CudaNewLayer_updateOutput(
THCState *state,
THCudaTensor *input,
THCudaTensor *output,
TH_API void THNN_CudaNewLayer_updateGradInput(
THCState *state,
THCudaTensor *input,
THCudaTensor *gradOutput,
THCudaTensor *gradInput,
TH_API void THNN_CudaNewLayer_accGradParameters(
THCState *state,
THCudaTensor *input,
THCudaTensor *gradOutput,
THCudaTensor *gradInput,
修改 torch/extra/nn/test.lua，添加CPU实现的测试代码。修改 torch/extra/cunn/test.lua，添加GPU实现的测试代码。以上就是所需要添加和修改的部分，写的比较简要，具体实现中可参考torch中原有的模块，特别是C/Cuda代码实现中需要模仿和学习现有的代码中的技巧。代码写完后，就可以编译安装了，因为我们将代码添加在了nn和cunn目录下，直接重新编译nn和cunn即可，命令如下：
cd torch/extra/nn/
luarocks make rocks/nn-scm-1.rockspec
cd torch/extra/cunn/
luarocks make rocks/cunn-scm-1.rockspec
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