大家好，关于layer官网中文很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于layer after layer的知识，希望对各位有所帮助！
em3d使用教程
1.安装软件。首先需要从官网或其他可靠的渠道下载EM3D软件，并按照提示进行安装。
2.新建项目。在EM3D中，一个项目代表一个被模拟的电磁系统。新建一个项目之后，设定相关的电磁参数、材料参数、几何结构等。
3.创建模型。在项目中，需要先创建一个合适的几何模型。EM3D支持三种模型的创建方式：手工构造、导入现有文件和使用内置几何结构工具。
4.设定边界条件。边界条件是指制定电磁场计算的边界规则。设定好边界条件之后，就可以开始电磁场的计算了。
5.运行计算。在计算之前，需要根据需要选择适合的计算方法。EM3D支持两种主要的求解方法：时域分析和频域分析。根据所选的求解方法和边界条件，运行计算并等待计算结果输出。
6.分析结果。当计算完成后，EM3D会生成电磁场分布图、电磁参数变化曲线等分析结果。这些结果可以用于评估系统性能，从而指导系统设计和优化。
如何用python构建神经网络
谢邀！
现在用来构建神经网络的框架太多了，门槛变的也比较低，基本每个框架的文档都会介绍如果快速的构建一个神经网络，并训练它来解决一个问题。
TensorflowTF框架是Google出的，可谓是“根正苗红”，在其官网上也有很多入门的示例，TF提供了各种类型神经网络层的基础组件，比如卷积层，全连接层，循环神经元等等，由于其社区发展非常庞大，所以在这方面会跟进的非常快。基于框架提供的这些方法，开发者所做的就是像搭积木一样，找到合适的网络层，根据数据的大小、类型等设计每一层的接口。针对训练和预测功能，添加相应的训练和预测逻辑即可。
栗子??以官网上构建MNIST数据集的分类神经网络为例
首先设计一下用于分类MNIST数据的一个网络结构：
1.卷积神经网络层
2.池化层
3.再接一个卷积层
4.再接一个池化层
5.全连接层
6.全连接层(输出)
开发由于TF框架把这些网络层都封装的比较好了，并且留出了足够多的参数和接口用于开发者调参，因此我们只需要利用这些API即可。这里用到的神经网络层的API都tf.layers中可以找到，卷积神经网络可以用tf.layers.conv2d(),池化层是tf.layers.max_pooling2d(),全连接层可以用tf.layers.dense()。
需要注意的是，构建完整的网络结构时，需要根据数据的shape、预测结果的结构来设计网络的输入输出和各个网络层的匹配，比如MNIST的数据是一个28*28大小的图片，再设计输入层的时候就要把shape设置成28*28。
构造网络部分的代码如下：
#输入层
'''
接收原始的输入数据，注意设定数据的shape
[-1,28,28,1]中各维度的解释：
-1这个维度代表的是Batchsize，-1代表不固定
28，28这两个分别是宽和高的维度，MNIST都是28个像素
最后面的1代表图像的通道数，灰度图只有一个通道
'''
input_layer=tf.reshape(features["x"],[-1,28,28,1])
#卷积层-1
'''
第一个卷积层的输入就是上面那一层的结果，filter代表卷积核的个数，kernel_size是卷积核的shape，或者说感受野的大小，tf.nn.relu是激活函数，也可以选择其他的比如tanh等。
'''
conv1=tf.layers.conv2d(
inputs=input_layer,
filters=32,
kernel_size=[5,5],
padding="same",
activation=tf.nn.relu)
#池化层-1
'''
池化层主要是为了减少参数，减少计算量，并且还能把重要特征保留下来。
'''
pool1=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv1,pool_size=[2,2],strides=2)
#卷积层-2和池化层-2
conv2=tf.layers.conv2d(
inputs=pool1,
filters=64,
kernel_size=[5,5],
padding="same",
activation=tf.nn.relu)
pool2=tf.layers.max_pooling2d(inputs=conv2,pool_size=[2,2],strides=2)
#全连接层
pool2_flat=tf.reshape(pool2,[-1,7*7*64])
dense=tf.layers.dense(inputs=pool2_flat,units=1024,activation=tf.nn.relu)
dropout=tf.layers.dropout(
inputs=dense,rate=0.4,training=mode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN)
#Logits输出层
'''
最后这一个FC主要是为了把输出的格式定好，如果训练一个10个类的分类模型，那么就像下面一个，把units设为10
'''
logits=tf.layers.dense(inputs=dropout,units=10)
基于上面的代码，就构建完成了一个多层的卷积神经网络啦。
如果要训练这个网络的话，就需要添加训练逻辑和验证逻辑来完成了。
*如果有帮助的话，欢迎关注哈！*
MP3文件该怎么剪辑
音乐在调节情绪、平衡心理方面有独特的疗效。大家平时都会接触到各种各样的音频文件，不同的音频文件其播放效果也不一样。而大家也知道mp3是通用的音频格式，因此有些时候我们需要固定格式的音频文件，所以我们就需要一款好用的音频转换器了。也不知道音频格式转换器哪个好？下面小编给大家推荐几款免费的mp3格式转换器。
Mp3音频格式转换器是什么：
MP3是一种音频压缩技术，其全称是动态影像专家压缩标准音频层面3(MovingPictureExpertsGroupAudioLayerIII)，简称为MP3。它被设计用来大幅度地降低音频数据量。mp3格式转换器是一类专门针对MP3数字音频格式进行编解码的软件，对MP3进行解码，即将MP3转换成其他格式，常见的转换模式包括MP3转WMA、MP3转WAV、MP3转AAC，对MP3进行编码，即将其他格式转换成MP3格式，常见的转换模式包括WAV转MP3、WMA转MP3、FLV转MP3、AVI转MP3等等。
软件一：迅捷音频转换器
一款专业的音频编辑工具，拥有音频剪切、音频提取、音频转换等多种功能，能够用多种分割方式进行音频剪切，而且支持批量操作，功能强大，操作简单，绝对是一款不容错过的软件。
软件特色
1、多种音频剪切方式
支持平均分割、时间分割、手动分割
2、产品功能丰富
支持音频剪切、音频提取、音频转换
3、支持文件批量操作
不仅支持单个文件操作，还支持文件批量操作，提高效率
软件二：佳佳mp3格式转换器
《佳佳MP3格式转换器》是一款专业的并且操作简单的的MP3、WMA、WAV音频格式转换工具、影视视频音乐提取工具、音频压缩工具……佳佳MP3格式转换器可以在MP3、WAV、WMA、CD、OGG、AAC、RM、FLAC、AC3、M4A、CDA等流行音频格式之间相互转换。
软件三：闪电MP3格式转换器
《闪电MP3格式转换器》是一款功能强大的MP3音频格式转换工具。本MP3转换器能将几乎所有流行的音频格式（如WMA、WAV、AAC、FLAC、OGG、APE、MP2、AC3、RM等）转换为MP3音频文件。软件中预制了多种MP3格式转换方案（如标准MP3格式、高清MP3格式、高压缩MP3格式、适合移动设备播放的MP3格式等等），可以满足您的不同的转换需求。
软件四：音频转换专家
音频转换专家是一款操作简单，功能强大的音频转换软件，它是涵盖了音频格式转换、音频合并、音频截取、音量调整等功能的超级音频工具合集。
软件特色：
功能强大，简单易用。
同时支持对视频文件中的音频进行操作。
强大的音视频转换功能，支持任何主流音视频格式。
以上就是小编今天给大家的分享，其实像音频转换起来的步骤本来就不多，而且都是小编自己试过很多次的，所以大家完全可以放心的去下载去尝试。
哪些网盘值得信赖
值得信赖的网盘，应该是可以理解为该网盘数据存储很安全吧。
坚果云从两个角度和大家谈谈“如何确保云存储数据安全”。
1.选择安全级别高的云存储服务可以从产品和技术，两个维度去考察和判断云存储服务商的安全性。
①产品层面：是否有安全相关的功能设置？
个人账号的安全性主要体现在我选择的云存储服务是否有二次验证？有没有异常登录提醒？
正是由于很多人的密码安全意识不强，密码设置过于简单或者所有平台都使用同一个账号密码，二次验证才显得格外重要。
我们知道，两个低概率事件同时发生的概率非常低。我们假设网盘密码被盗是一个低概率事件，二次验证码被盗是一个更低概率的事件，那么密码+验证码同时被盗的概率就是一个极低概率的事件了。这是一个非常简单的原理，也是二次验证在网银、电子支付等领域广泛应用的原因。
坚果云目前支持的二次验证方式有：微信验证码、谷歌身份验证器、短信验证码。
团队数据的安全性：对于企业用户来说，选择一款企业网盘产品时，需要考虑的角度是：是否可以帮助团队有效管理文件的权限？是否可以集中管理团队成员的权限？简单举几个例子：
（1）权限管理：针对不同的员工设置不同的使用权限，如：此文件夹哪些员工可以有查看权限，哪些员工可以有编辑权限；当有员工离职时，可以进行离职人员文件交接等。
（2）限制IP：如限制部分员工只能在公司IP地址登录云盘访问团队文件，以防止在异常地点登录，导致文件泄露。
（3）远程擦除：管理员可以通过取消用户的权限，此时云端和本地的数据都会被删除。
以上只是举了3个例子来说明企业云盘服务的安全性产品设计，还有比如限制分享、禁止粉碎文件等。
具体可以参考坚果云官网的安全方案：http://www.jianguoyun.com/s/team/security
②技术层面：是否有安全相关的技术保障？云存储服务商站点是http还是httpshttps则是http的安全升级版，由于使用http协议传输的文件都是未加密的，因此通过这种协议传输隐私信息是不安全的，而https则是通过ssl协议进行加密传输，就是说如果信息是通过https协议进行传输的，信息的内容就需要密钥来进行解读，即使有人在传输过程中劫持到了用户的信息，也会因为没有密钥而无法破解。但对于网盘服务商来说，采用https协议就显得尤为重要。使用网盘服务时，因为用户可能会使用其网站上传下载大量数据，采用https协议能有效防止用户数据和信息在上传时被恶意拦截或窃取。目前主流的网盘服务都是采用的https协议。
具体可以参考@公子王停云在知乎上的回答：
http和https有何区别？如何灵活使用？
SSL安全级别SSL(SecureSocketsLayer安全套接层),及其继任者传输层安全（TransportLayerSecurity，TLS）是为网络通信提供安全及数据完整性的一种安全协议。TLS与SSL在传输层对网络连接进行加密。（摘自：百度百科）
可以参考@麦斯威尔企业网盘哪个好？中的回答，参考QualysSSLLabs的安全级别测评。
Dropbox的评级是A+，坚果云的评级是A，百度网盘的评级是C。
AES加密和分块加密。高级加密标准（英语：AdvancedEncryptionStandard，缩写：AES），在密码学中又称Rijndael加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。（摘自：百度百科）AES加密算法是目前获得普遍认可的最安全的加密算法,被军方和金融行业广泛使用。
有关分块加密，可以参考@韩竹在知乎上的回答：
在坚果云存储在服务器的文件（是否是分割的碎片？）是加密的吗回答。
坚果云将文件打散成多个小块，再根据数据特征和用户身份，自动生成密钥，利用AES算法加密存储。加密密钥通过不可恢复的单向哈希计算得来，保证其他人无法访问用户数据。AES算法是目前获得普遍认可的最安全加密算法。
另外，
有关云存储服务器端的数据安全，可以参考知乎上@韩竹的回答：
在云存储放在服务器端的数据真的安全吗？中的回答。非常有意思。
2.养成安全的个人使用习惯
①谨慎使用免费产品
国内大部分网盘运营商均宣传为广大用户提供免费的数据存储服务。但事实上，“免费的是最贵的”，缺乏良好的盈利模式和健康商业模式，投入安全性上的研发费用、维护费用也一定会受到影响。免费的空间对于用户的资料安全是相对没有保障的。
②打开二次验证
每次登陆云盘，不仅需要输入登录密码，还需输入生成的一次性动态验证码。个人用户应该养成打开二次验证的习惯，企业用户管理员也可以强制每一个成员进行二次验证（强制验证）。
可以参考：[团队版]强制开启手机短信认证|坚果云帮助中心
③配合第三方加密软件
在@冯伟知友的回答下，也有提到此方法。他所提到的偏向是将数据存储在云中，最好的方式是自己先加密后，再将加密文传到云上保存。但相较于这种方式，其实可靠的云盘服务商的技术都已具备当用户文件上传时即加密的功能，但多数的用户还是不放心。有这样的疑虑的用户可以再通过第三方加密软件再次的对于指定文件进行二次加密，文件通过两层的上锁，双层的加密保护。
可以参考坚果云和Boxcryptor的解决方案：使用Boxcryptor加密坚果云文件|坚果云帮助中心
坚果云深知网络安全和隐私保护对云存储的重要性，离开了安全，再便捷的云存储也危机重重，对用户不具备价值。“便捷”和“安全”一直是坚果云追求的目标，我们也会一直努力实践和推进创新。
如果您对坚果云有什么建议，也欢迎直接留言告诉我们。
坚果云官网：https://www.jianguoyun.com/
Julia语言如何编写用户界面
Julia是一个刚刚走入大众视野的科学计算利器！
你可能会说了，科学计算？不是有matlab了吗？而且如果做统计，还有R、Python、Stata之类的可以使用，为什么要用Julia呢？
很简单，方便+快！
首先，Julia的语法基本上就是Matlab+Python+R的混合，像Matlab一样简单，像Python一样严谨，像R...算了，还是不要像R了。
此外，作为「脚本语言」以及「科学计算语言」，Julia有个变态的特征：不怕循环！熟悉Matlab、R的人都知道，写这些程序的时候，通常会被建议「少写循环」。而实际上，如果你没有遵从这些规则，你会发现写出来的程序奇慢无比！当然，Matlab中也有一些设计企图规避循环，比如bsxfun等函数，但是很多情况下，循环在所难免。
那么Julia如何做到「不怕循环」这一点呢？Julia做了这么一些工作。首先，在Julia里面，是有「类型」的，比如学过C的都知道计算机中数字分为整型（int）、浮点型（float）、双精度（double）等类型，而Julia也对类型做了严格区分。不过不要怕，其实没什么大不了的，不会比Matlab复杂多少。而有了类型的区分，Julia使用LLVM这个工具引入了JIT，也就是在程序（比如循环体、函数）第一遍被执行的时候，这个循环体、函数就已经被编译好了。当这个循环体、函数再次被执行的时候，就不需要重新解释代码，只需要执行编译好的程序就好了。
有了这个黑科技，Julia的执行速度理论上是可以接近C的（理论上能达到的最快速度）。实际上我的工作过程中就有大量的程序因为嫌慢使用C写，速度的确比Matlab不知道要快到哪里去（这里提一下，根据我的经验，不可盲目崇拜C，没有经验的人写出的程序，或者没有复杂到一定程度的程序，速度可能比Matlab还慢）。
关于Julia的速度与其他语言的比较，可以参考Julia的网站：TheJuliaLanguage，其中有各编程语言的对比。不过这里要提一下，里面的参数不能完全相信，比如Matlab等语言的写法不是最有效的写法，所以在里面Matlab可能比Julia慢很多。而实际上，对于最简单的程序，Julia的速度比不过Matlab的。至于原因吗，我想有这么两点：首先Matlab不用编译；其次，Matlab使用了Intel的MKL库，而MKL库是经过汇编级别的优化的。当然，Julia也可以使用MKL，下面我会介绍。
所以总体说来，当涉及到大量的循环的时候，C（Fortran）和Julia是非常不错的选择，而出于写程序的方便程度和学习曲线的考虑，Julia显然优于C（Fortran）。
奥，Julia还有个优点没有说，这个可以秒杀Matlab，那就是：开源，免费！
此外，Julia还有一个更大的优点：非常方便的调用C、Python等写成的程序。Python本来就被成为「胶水语言」，可以调用几乎所有其他语言，而Julia可以调用Python，这就变相给了Julia这个能力。此外，Julia还可以直接调用C写成的程序。所以平时工作的时候，非常常用的一些模块我都已经写成C放在一个库里面，这样就可以用Python调用C，Julia调用C，R调用C，Matlab调用C...顺便提一下，Matlab也可以调用C，但是调用方式别提多蛋疼。
好，下面回到我们学校的问题上来。之前的一个项目我使用Julia+C一起写的，但是前段时间我们学校的超算中心非得给我们换个账号，这下好了，之前已经有的Julia突然没了。前面也说了，我是没有管理员权限的，所以使用yum的方式安装就走不通了。还好Julia是开源的，意味着我可以拿到Julia的源码，自己编译一个。
可是，真的问题出来了！Redhat出于对「稳定」的变态追求，里面的程序不会用最新的版本。比如，最坑爹的，gcc（一个c的编译器）的版本停留在『RedHat4.4.7-3』这个版本上。而开源社区日新月异，这个版本太老了，以至于不能编译Julia了！从此，我开始了漫漫的安装之旅。
在介绍我在没有管理员权限+没有新版本gcc的情况下如何安装Julia之前，可以先介绍一下普通青年安装Julia的正确姿势。
windows用户，去JuliaDownloads上直接下载安装。建议安装Julia+Juno的套装，后者是一个Julia的IDE，如果不装Juno，Julia的界面会非常不友好！
Mac用户，同样去JuliaDownloads上直接下载安装，安装方法与Mac软件的一般安装方法一样，安装好之后在Applications里。或者可以参考下面Linux用户使用源码安装，但其实没这个必要。
Linux用户，就有多种选择了。或者选择源码安装，我下面会详细介绍。或者可以安装已经编译好的版本。不过更建议使用apt-get（Debian/Ubuntu）、yum（Fedora/Redhat/Cent）安装。
安装好之后，在命令行输入julia，应该能看到如下界面（win用户可能需要设置环境变量）：
嗯，下面我就要开始介绍作死的源码安装方式了！
上面提到了，之所以选择源码安装，最大的原因是我没有管理员权限。其次，源码安装还有个好处就是，可以将Intel的MKL和Julia结合起来，强上加强，至强！
总的来说，我手动安装Julia的过程是：
gmp/mpc/mpfr=>gcc
Git
cmake
Python2=>LLVM
Julia
是的，你没看错，为了安装Julia，我安装了这么多东西！！！截图给你们看：
安装gcc的原因不用说了，因为编译Julia需要高版本的gcc，所以必须自己装一个gcc。为了安装gcc。在安装的过程中，提示我缺少gmp/mpc/mpfr这三个包，这个问题不大，按照提示，去相应的网站，找到这几个包的最新版本，wget一下，安装就好了。至于怎么安装，一般来说安装的顺序是：
./configure--prefix=/home/aragorn/softs/其中--prefix可以理解为安装路径
make
makeinstall
经过这三个命令，一般就可以安装好。gmp/mpc/mpfr这三个包都是按照这个顺序，wget下载，tar-xvf***.xz解压缩，进去，然后按照上面三个步骤安装。
至于gcc，可以去InstallingGCC-GNUProject上看看，上面有安装gcc的详细步骤。注意如果需要安装gmp/mpc/mpfr这三个包，在configure的时候，后面需要加『--with-gmp=/home/aragorn/softs』，也就是制定者三个包的安装位置。
经过大概几个小时的等待，gcc装好了。总以为可以编译Julia了，可是又出错了！仔细一看，居然是gitcheckout出错了！查了一下，卧槽，git命令也是老掉牙啊！没办法，去git官网，找git的源码下载，gitclonegit/git·GitHub下载下来，安装！安装过程可以参考文件夹下面的INSTALL文件，有详细描述。
后来又提示我cmake没有。同样，按照上述过程，安装cmake。
中间我也不记得是哪一步了，提示LLVM必须安装。装！可是安装LLVM的时候，又提示我Python的版本太低！Redhat的Python版本居然是2.6的！！！怎么能忍，装！去Python官网，干脆把Python2and3的源码都下载了下来，装装装！！！
这里需要注意的是，由于安装的这些程序都是安装在自己的目录下面的，所以需要修改环境变量。修改方法如下：
cd~
vim.bashrc
找到exportPATH=（如果没有则新建），把安装的程序的bin目录添加上去，比如我安装的gcc的目录是/home/aragorn/bin/gcc/，那么就要写成『exportPATH="/home/aragorn/bin/gcc/bin:$PATH"』，建议每装一个程序，都把bin目录添加进来
同样，找到exportLD_LIBRARY_PATH=（如果没有则新建），把安装的程序的lib/lib64目录添加上去，比如我的写成『exportPATH="/home/aragorn/bin/gcc/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"』，建议每装一个程序，都把lib目录添加进来
:wq
如此设置，系统找程序或者库就按照上面的顺序开始找。比如虽然系统自带的gcc版本比较老，但是由于我设置了PATH，所以会先从/home/aragorn/bin/gcc/bin这个目录找gcc这个命令。修改结束之后，使用source.bashrc使得以上更改生效。
此外，我在浏览系统目录的时候，惊喜的发现原来这台电脑里自带了MKL库。开心死了。要知道这个库是付费的，当然对科研工作者是免费的。既然有了，就避免麻烦了，用！怎么用呢？在编译Julia之前，要做这么几个工作：
source/opt/intel/bin/compilervars.shintel64
source/opt/intel/mkl/bin/mklvars.shintel64ilp64
exportMKL_INTERFACE_LAYER=ILP64
至于这几步究竟在干什么，我也不知道，也懒得去搞清楚，大体是在设置MKL库的环境变量。
好了，万事具备，终于可以编译julia了！分这么几步：
gitclonegit://http://github.com/JuliaLang/julia.git复制源码到本地
cdjulia
gitcheckoutrelease-0.4这一步请参考Julia的github主页，0.4为目前最新的版本号。这一步一定要做，否则自动编译的是正在开发的版本。
vimMake.inc这一步要做很多修改。首先，在开始加入一样『prefix=/home/aragorn/bin/julia』后面是你要安装julia的路径。其次，由于上面已经安装了最新的LLVM，可以使用最新的LLVM，设置『USE_SYSTEM_LLVM=1』。最后，由于要使用MKL，将『USE_INTEL_MKL?=0』『USE_INTEL_MKL_FFT?=0』『USE_INTEL_LIBM?=0』都改为1。github的网页上同时建议将『USEICC?=0』『USEIFC?=0』也设为1，但是根据我的经验，intel的icc编译器并没有gcc好用，所以建议仍然保留为0，使用gcc。
make等待一大段时间
makeinstall
好啦，现在设置好环境变量，就可以优雅的开始使用带MKL的Julia啦！
最后，我只想吐槽一句，如果搞科学计算，普通青年用Ubuntu/Debian，文艺青年用Gentoo，二逼青年才他妈的用Redhat！！！
文章分享结束，layer官网中文和layer after layer的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
