Web2.0架構(gòu)由前端、后端、數(shù)據(jù)庫等組件組成。同樣的，Web3.0架構(gòu)也可以類似地分為前端、后端、數(shù)據(jù)庫，區(qū)別在于DApps前端架構(gòu)主要專注于與智能合約（去中心化程序）的通信，后端邏輯通過智能合約實現(xiàn)，然后部署到共享狀態(tài)機（也就是區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)），不需要集中式數(shù)據(jù)庫或Web服務(wù)器，而是可以利用區(qū)塊鏈在計算機網(wǎng)絡(luò)之間分發(fā)應(yīng)用程序。

　　void TensorStatistic::updateRange(){

　　//根據(jù)輸入計算結(jié)果，得到特征圖每個通道的最大最小值

　　if(mUpdatedRangeFlags){

　　return;

　　}

　　mUpdatedRangeFlags=true;

　　mOriginTensor->copyToHostTensor(mHostTensor.get());

　　int batch=mHostTensor->batch();

　　int channel=mHostTensor->channel();

　　int width=mHostTensor->width();

　　int height=mHostTensor->height();

　　auto area=width*height;

　　for(int n=0;n<batch;++n){

　　auto dataBatch=mHostTensor->host<float>()+n*mHostTensor->stride(0);

　　for(int c=0;c<channel;++c){

　　int cIndex=c;

　　if(mMergeChannel){

　　cIndex=0;

　　}案例開發(fā)設(shè)計I59分析2OO7詳情3O69

　　auto minValue=mRangePerChannel[cIndex].first;

　　auto maxValue=mRangePerChannel[cIndex].second;

　　auto dataChannel=dataBatch+c*mHostTensor->stride(1);

　　for(int v=0;v<area;){開發(fā)方案及源碼：yy625019

　　minValue=std::min(minValue,dataChannel[v]);

　　maxValue=std::max(maxValue,dataChannel[v]);

　　}

　　mRangePerChannel[cIndex].first=minValue;

　　mRangePerChannel[cIndex].second=maxValue;

　　}

　　}

　　mVisited=true;

　　}