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RSS订阅原创 深度学习：神经网络与激活函数
本文介绍了深度学习的基础知识，包括神经网络的基本概念、常见激活函数及其特性，以及参数初始化的方法。主要内容如下：神经网络基础、激活函数：详细分析了Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU和Softmax等常见激活函数的数学表达式、优缺点及适用场景，强调激活函数在引入非线性中的关键作用、参数初始化：探讨了全零、全一、固定值初始化的问题，并介绍了随机初始化、Xavier初始化和He初始化等方法，说明如何根据网络结构和激活函数选择合适的初始化策略以优化训练效果。
2025-09-08 09:00:00
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原创 PyTorch入门：Tensor创建与操作
本文介绍了PyTorch深度学习框架的基础知识，主要包含以下内容：1. PyTorch简介与安装。2. Tensor核心概念：详细讲解了张量的定义、特点、数据类型及创建方式，包括基本创建、随机张量生成等。3. Tensor属性与操作：涵盖张量设备切换、类型转换、形状变换、升维降维等核心操作。4. 数据转换与运算：包括Tensor与Numpy互转、元素运算、矩阵乘法、阿达玛积以及广播机制等实用技巧。5. 内存管理：重点分析了view与reshape的区别、内存连续性对操作的影响等底层原理。
2025-09-07 14:04:28
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原创 【机器学习篇】04day.python机器学习篇线性回归与随机森林
本文介绍了机器学习中的集成学习方法（随机森林）和线性回归算法。随机森林通过构建多个决策树并采用投票机制提高预测精度，同时降低过拟合风险。线性回归部分详细讲解了损失函数、最小二乘法、梯度下降等核心概念，并对比了不同优化方法（BGD、SGD、MBGD）。文章还探讨了欠拟合/过拟合问题及正则化解决方案（岭回归和Lasso回归），最后简要介绍了逻辑回归和K-means聚类算法。
2025-08-13 20:09:45
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原创 【机器学习篇】03day.python机器学习篇Scikit-learn算法
本文系统介绍了机器学习中的KNN、朴素贝叶斯和决策树三种分类算法。KNN算法通过计算样本距离进行分类，但存在计算量大、维度灾难等问题；朴素贝叶斯基于概率理论，通过条件概率和全概率公式进行分类，采用拉普拉斯平滑处理零概率问题；决策树算法通过信息增益或基尼指数选择最优划分属性，构建树形分类模型。文章详细阐述了各算法的数学原理、优缺点及sklearn实现方法，包括数据预处理、模型训练评估和参数调优等关键步骤，并提供了鸢尾花分类等具体应用示例。最后介绍了模型保存与加载、交叉验证和网格搜索等重要技术。
2025-08-06 20:03:46
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原创 【机器学习篇】02day.python机器学习篇Scikit-learn基础操作
本文介绍了特征工程的概念及其实施步骤，包括特征提取、无量纲化处理和降维方法。特征工程是将原始数据转换为机器学习可用特征的过程，常用工具包括pandas和sklearn。文章详细讲解了字典特征提取、文本特征提取的具体实现方法，以及归一化和标准化两种无量纲化技术。在降维部分，重点介绍了低方差过滤和主成分分析两种方法，说明如何通过降低特征维度来减少计算成本并保留关键信息。最后通过实例代码展示了各技术在Python中的具体应用。
2025-08-06 19:20:02
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原创 【机器学习篇】01day.python机器学习篇Scikit-learn入门
本文系统介绍了机器学习的基本概念、发展历史、分类方法和应用场景。首先阐述了机器学习的定义，即让计算机从数据中学习规律并进行预测。其次梳理了机器学习60多年的发展历程，从早期的图灵测试到当今深度学习的蓬勃发展。重点讲解了机器学习的四种分类：监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习，并列举了各类别的典型算法。随后详细介绍了机器学习在自然语言处理、医疗诊断、金融风控等领域的广泛应用。此外，还介绍了Python机器学习工具Scikit-learn的安装使用，以及如何获取和处理机器学习数据集.
2025-07-31 18:57:39
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原创 【OpenCV篇】OpenCV——03day.梯度与轮廓检测
本文系统介绍了图像处理中的梯度计算、边缘检测和轮廓分析技术。主要内容包括：1. 图像梯度处理：详细讲解Sobel、Prewitt和Laplacian等差分算子，通过卷积核计算水平和垂直方向的梯度，用于边缘提取；2. 边缘检测流程：包含高斯降噪、梯度计算、非极大值抑制和双阈值筛选等步骤，重点解析Canny边缘检测算法原理；3. 轮廓分析：介绍轮廓查找方法、绘制技术以及凸包检测算法，包括穷举法和QuickHull法；4. 轮廓特征提取：阐述外接矩形和最小外接圆等轮廓特征计算方法。
2025-07-27 21:52:09
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原创 【OpenCV篇】OpenCV——03day.图像预处理（2）
本文介绍了图像处理中的常用技术，包括多种插值方法（最近邻、双线性、双三次等）、边缘填充方式（边界复制、反射等）、图像矫正、掩膜操作、ROI切割、水印添加以及噪声消除滤波方法（均值、高斯、中值滤波等）。这些技术涵盖了图像处理的核心操作，为图像分析、增强和修复提供了基础工具和方法论支持。文章通过系统分类和详细说明，帮助读者快速掌握各类图像处理技术的原理与应用场景。
2025-07-24 20:29:46
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原创 【OpenCV篇】OpenCV——02day.图像预处理（1）
本文介绍了图像处理中的色彩空间转换与基本操作技术。主要内容包括：1) RGB、HSV等色彩空间原理及转换方法；2) 图像灰度化的三种算法（最大值法、平均值法、加权均值法）；3) 六种二值化处理技术（阈值法、反阈值法、OTSU算法等）及其适用场景；4) 图像变换操作（翻转、仿射变换、旋转、平移、缩放）的实现原理与OpenCV应用。文章通过数学公式和代码示例详细说明了各项技术的实现过程，强调理解矩阵运算对掌握图像变换的重要性。这些基础操作是计算机视觉和图像处理的关键技术，对后续高级算法应用具有重要支撑作用。
2025-07-23 20:16:07
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原创 【OpenCV篇】OpenCV——01day.图像基础
本文介绍了OpenCV-Python的基本概念和核心功能。作为计算机视觉领域的开源库，OpenCV提供2500+优化算法，支持图像处理、特征提取、目标检测等任务。文章详细讲解了环境安装、图像表示原理以及基础操作：创建窗口、读取/显示/保存图像、图像切片和尺寸调整。此外还介绍了绘图功能和视频处理。OpenCV-Python结合了C++的高性能和Python的易用性，通过NumPy数组实现矩阵运算，是计算机视觉开发的理想工具。
2025-07-22 20:06:59
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原创 【Python篇】Python基础——10day.模块化编程：模块、包与导入详解 | 系统模块总结与第三方模块管理
这一章讲的是包和模块，在Python中，包和模块是代码组织和管理的重要概念。它们将代码分割成易于维护和复用的结构。一、模块Module，模块定义一个名为 math_utils.py 的模块：1、先创建一个名为math_utils.py文件2、文件内写入这个模块就写好了用户自己编写的模块，用于复用代码。文件名以 .py 结尾，存放自定义的函数、类等。掌握模块与包，就掌握了Python项目组织的钥匙。核心要记住，模块是单文件，包是带__init__.py的文件夹。切记导入时检查路径优先级，善用。
2025-07-18 19:22:48
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原创 【Python篇】Python基础——OOP基本特性与super函数（08day的补充）
本文详细介绍了面向对象编程(OOP)的四大基本特性：封装、继承、多态和抽象。重点讲解了Python中的实现方式：封装通过私有属性和@property装饰器实现数据隐藏；继承支持单继承和多继承，可通过方法重写实现功能扩展；多态通过继承和方法重写实现统一接口不同行为。文章还深入探讨了运算符重载、super函数的使用以及多重继承中的方法解析顺序(MRO)，并通过多个代码示例演示了这些概念的实际应用。特别强调了正确的继承关系设计对MRO的重要性，避免出现不一致的继承顺序导致的问题。
2025-07-17 19:39:19
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原创 【Python篇】Python基础——09day.迭代器和生成器的区别及其各自实现方式和应用场景
本文介绍了Python中迭代器和生成器的核心概念与应用。迭代器通过惰性计算提供高效的数据遍历机制，需实现__iter__和__next__方法，适用于大数据处理。生成器是更简洁的迭代器实现方式，通过yield关键字自动保存状态，特别适合创建数据流和无限序列。文章详细对比了两者的特性，并提供了创建自定义迭代器、生成器函数和生成器表达式的具体示例，包括斐波那契数列等经典案例。这些工具能显著提升Python程序的内存效率和处理大型数据的能力，是构建高效数据处理管道的重要技术。
2025-07-17 19:07:06
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原创 【Python篇】Python基础——08day.面向对象编程中类和对象的基本概念及属性和方法的常见分类和使用场景
面向对象编程（OOP）通过类和对象组织代码，强调现实世界思维，核心特性包括封装、继承、多态和抽象。类是对象的模板，定义了属性（特征）和方法（功能）；对象是类的实例，具有具体状态。属性分为实例属性和类属性。方法包括实例方法、类方法（操作类，使用@classmethod）、静态方法（独立逻辑，使用@staticmethod）。构造方法（init）初始化对象属性，而魔术方法（如__str__、add）自定义行为，使对象支持运算符或字符串表示，提升代码复用性和扩展性。
2025-07-16 19:20:14
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原创 【Python篇】Python基础——07day.Python递归函数及装饰器函数原理
本文介绍了Python中函数内存分配、递归函数和装饰器的核心概念。函数调用时会在栈区创建临时栈帧存储局部变量，调用结束后立即释放。递归函数通过自我调用解决子问题，需包含终止条件和递归步骤（如阶乘、斐波那契数列）。装饰器作为高阶函数，能在不修改原函数的情况下扩展功能（如日志记录、权限检查），支持参数传递和多层嵌套。类装饰器通过__call__方法实现，而带参装饰器需要三层嵌套结构。两者在数据处理（递归）和功能增强（装饰器）方面具有互补性，递归注重问题分解，装饰器侧重代码复用和扩展。
2025-07-15 19:36:49
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原创 【Python篇】Python基础——06day.函数的位置传参、关键词传参及其可变性和解包操作
本文介绍了Python函数参数传递的核心机制，包括四种主要传参方式：位置参数、关键字参数、默认参数和可变参数（args/**kwargs）。重点分析了可变与不可变参数类型的本质区别：不可变类型采用值传递（如int、str），函数内修改不影响外部；可变类型采用引用传递（如list、dict），需注意函数内修改会直接影响原对象。文章提供了避免可变参数副作用的方法（如copy()），并总结了参数传递的核心原则：根据场景选择传参方式，灵活使用解包技巧（/**），处理动态参数时注意可变性风险。
2025-07-14 19:14:31
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原创 【Python篇】Python基础——05day.Python 常见语句和内置函数总结
这一章我们说一下常见语句和一部分内置函数，为了更好的了解基本都做了代码展示用于定义一个函数，包含def# 函数体# 进行一些操作return result # 可选的返回值说明1、def：用于声明一个函数，告诉 Python 这是一个函数的定义。2、function_name：函数名，一个有效的标识符，规则和变量名一致。3、parameters：形参，可以是0 ~ n 个，参数之间用逗号分隔。4、函数体：定义函数执行的具体操作。5、return：指定函数的返回值，没有则返回None。
2025-07-11 20:15:08
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原创 【Python篇】Python基础——04day.Python中运算（简单部分，如果会的可以直接跳过）
本文介绍了Python中的运算符、表达式和推导式三大核心概念。运算符部分详细讲解了算术、比较、逻辑、赋值、位运算等7类运算符的使用方法；表达式部分阐述了各种表达式的组成形式，包括算术、比较、逻辑等7种表达式类型；推导式部分展示了Python特有的列表、字典和集合推导式的简洁写法。全文通过丰富示例演示了Python基础语法元素的实际应用，为编程初学者提供了系统的语法参考。掌握这些基础知识是编写Python程序的重要前提。
2025-07-11 19:41:14
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原创 【Python篇】Python基础——day3.复合类型、映射类型和集合类型总结
本文总结了Python中的复合数据类型，包括序列类型（列表、元组）、映射类型（字典）和集合类型（set、frozenset）。列表是可变有序容器，支持增删改查操作；元组是不可变有序容器，适合存储固定数据。字典以键值对形式存储数据，键必须不可变且唯一。集合存储唯一元素，分为可变set和不可变frozenset。
2025-07-10 20:21:06
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原创 【Python篇】Python基础——day2.基础语法、变量类型与数字类型
本文介绍了Python基础语法中的变量类型与数字类型。主要内容包括：1.Python初识部分讲解print输出、input输入和注释方法；2.变量类型部分详细说明变量声明、命名规则、赋值方式，以及字符串类型（str）的定义、运算、访问、格式化等操作；3.数字类型部分涵盖整数(int)、浮点数(float)、复数(complex)、布尔值(bool)的表示方法及类型转换等操作；
2025-07-09 19:44:53
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原创 【Python篇】Python基础——day1.开发工具安装与开发环境搭建
本文详细介绍了Python开发环境的搭建与常用工具的使用方法。主要包括：1.Anaconda的安装与环境管理（创建、切换、删除虚拟环境）；2.VSCode的安装配置与Python插件使用；3.PyCharm的安装与解释器设置；4.Jupyter Notebook的基础启动与专业运行方式，以及单元格操作等实用技巧。文章是从零开始的完整安装指南，涵盖主流Python开发工具的配置要点，帮助初学者快速搭建高效的Python开发环境。
2025-07-08 20:14:30
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