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RSS订阅原创 CNN卷积神经网络Convolutional Neural Network
CNN通过局部感受野（receptive field）和参数共享简化全连接层的海量参数，利用卷积提取局部特征，生成特征图；结合池化（如max pooling）降维，再经扁平化（flatten）输入全连接层，最终通过Softmax输出类别概率。该架构高效识别图像，广泛用于图像分类。
2026-11-10 11:29:32
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原创 Classification分类
在分类问题中，为避免标签数值间产生虚假关系，采用One-hot向量表示类别，如三类对应(1,0,0)ᵀ、(0,1,0)ᵀ、(0,0,1)ᵀ。输出层变为多分支，经Softmax处理使输出值归一化至(0,1)且和为1。损失函数选用Cross_entropy，通过真实标签与预测概率的对数关系衡量误差，结合Softmax可提升梯度性能，实现高效训练。
2026-11-08 12:06:03
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原创 Optimization找最优参数的问题
优化过程中，学习率过小、梯度消失、鞍点卡住及批量大小（batch size）不当均影响最优参数搜索。小batch size更易找到优质解，大batch虽快但可能欠优。为突破梯度为零的临界点，引入Momentum与RMSProp，后者通过指数加权平均调整学习率，避免历史梯度干扰。最终，Adam结合Momentum与RMSProp，并引入学习率衰减或warmup策略，动态调节步长，有效提升收敛性与泛化性能。
2026-11-04 16:08:07
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原创 测试集上表现不好查找问题方向
模型在测试集表现差，需先检查训练集loss是否足够小。若训练损失大，可能因模型偏差（如维度不匹配），应调整模型结构（增特征、加深网络、提升复杂度）；若训练良好但测试差，则为过拟合，可通过数据增强、降低模型复杂度或增加数据缓解。若测试集表现好而训练集差，可能是测试集异常或过拟合。评估参数优劣可用N折交叉验证，选择平均误差最小者。超参数（如学习率、batchsize、层数）需人工设定，通过epoch完成全数据迭代，每batch更新一次参数。
2026-10-24 11:39:48
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原创 机器学习基本概念
机器学习是通过数据自动寻找复杂函数的过程，常见任务包括回归（输出数值）、分类（输出类别）和结构化学习（生成文本、图像等）。以线性模型为例，先设定含未知参数的函数，定义损失函数（如MSE）衡量预测误差，再用梯度下降法优化参数。通过不断调整特征（如引入周期性数据），提升模型性能，直至损失不再下降，达到最优。核心步骤：建模→定义损失→优化参数→迭代改进。
2026-10-18 11:14:35
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原创 github找项目指南
本文系统介绍了如何高效评估与部署开源项目：通过星数、Issue数量及README内容判断项目质量；使用Conda创建隔离环境，安装requirements.txt依赖包，注意系统与GPU兼容性；在PyCharm中配置运行环境并调试，优先查阅Issue和搜索引擎定位问题；结合断点调试、函数跳转等技巧快速定位错误。强调实践积累经验，迭代优化环境配置，提升开发效率。
2026-10-15 14:54:49
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原创 动态电子时钟
主要框架，一个无限循环，循环里面3个if判断语句，是if判断是一层嵌入一层的，模拟秒s-second从1~60，数到60秒的时候，将秒s置为0，分钟进1，m++。再当分钟数到60的时候，将分钟m置为0，小时h++。为了模拟动态显示时间，所以需要跳动，所以将上一次输出在屏幕上的时间清除，并停顿1秒，来模拟。例如： int a=5 printf(”%03d“,a) 输出结果为：005。知识点：输出整数有前导0，”%0nd“：输出n位整数，不够n位，前面补0。
2024-12-12 09:27:12
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原创 Day05 循环基础
include<math.h> //math.h数学头文件/库 sqrt()开根号 pow()幂函数// \n换行符// 类型对应的输出格式符 int-%d double-%lf char-%c// %d 整型输出格式符// %.3lf 浮点型输出格式，且控制小数点后保留3位// %m.nlf 浮点输出格式，总位数m位，包含小数点，小数点后n位// 整型/整型=整型 浮点型/整型=浮点型。
2024-12-04 15:51:16
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原创 Day04 条件分支实战
思路：输入温度t，判断温度是否在25~30之间，注意初学时容易把这个判断条件与数学中的不等关系混乱。这里t大于等于25并且小于等于30，必须分开写，中间用逻辑与，表示并且，两者需要同时满足。数学中直接写为25<=t<=30。这里不能这样写，这样写表示t大于等于25或者小于等于30。这样写，输出永远是ok!
2024-11-28 20:19:36
987
原创 Day03 if条件分支
变量a,b,c,d,e分别存储5个小朋友初始糖果数。所以先对第一个小朋友数量/3即a/=3，找出分为3份每人几颗糖，接着给第一个小朋友邻近的小朋友分糖，所以b+=a,e+=a，因为5个人围成了一个圆，所以a挨着b和e，可以想象把a~e这5个字母确定了一条线，把首尾连起来所以a就与b、e挨着了。接着对第二个小朋友的糖果进行均分为3份（即b/=3）,并给相邻的小朋友一人一份（a+=b c+=b)，这里很容易看出b相邻的的是a和c，依此类推，当5个小朋友的糖果都均分过了，就可以输出每个小朋友现有的糖果数量。
2024-11-21 20:53:26
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原创 最大子段和
正因最大有效序列是在寻找有效序列过程中出现过，并没有确定具体是在哪个位置，所以需要记录每一次有效序列与上一次有效序列中较大者，按照这个逻辑（这个逻辑即是：每一次比较取较大的，最后的那个数就是最大的数）就可以找到最大的有效序列和（记录每次有效序列和b较于前一次有效序列和ans较大值由代码ans=max(ans,b)实现）。ans=max(ans,b)：记录从头到尾最大的有效序列和。b=max(a,b+a)：按顺序推进遍历所有的有效序列。本题涉及知识点：前缀和。
2024-11-19 17:03:17
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原创 Day02变量与输入输出
假设每头牛每天吃一棵草，（并且一天里，草每天增长量是一样的）15头牛一天吃15*1棵草，20天一共吃了15*1*20；20头牛一天吃20*1棵草，10天吃了20*1*10。也就说15头牛吃了20天比20头牛吃10天多吃了10天，这10天多吃的是每天新长出来的草，也就是说每天的新增草量为（15*1*20-20*1*10）/（20-10）=10。所以每天的新增草量一天可以满足多少牛吃：10/1 一天的新增总量/一头牛一天吃的量。//这里的精度是指，超过这些位数，后面的数值不准确，不可信。
2024-11-19 16:02:08
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原创 初识C语言
C语言的头文件为<stdio.h>，这是写一个C语言程序的必要头文件！而要用这个头文件里的内容，就得导入这个头文件，用include导入，include包含、包括（也可以理解为导入的意思）。//%x.ylf，如%5.2lf 整个浮点数输出占5位（包含小数点），2代表保留2位小数，//数据类型：float double 可以声明/定义一个变量为浮点型（小数）//%lf是double的占位符/格式控制符 输出的浮点数默认保留6位小数。//数据类型：int 可以声明/定义一个变量为整型（整型类型）
2024-11-18 18:55:10
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空空如也
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