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RSS订阅原创 池化层：CNN中的高效降维利器
池化是卷积神经网络中的降采样操作，通过聚合局部区域来减少特征图尺寸。主要包括最大池化（保留显著特征）和平均池化（平滑特征）两种方式，常用2×2池化核。池化能降低计算量、提升模型效率和鲁棒性，但会丢失部分信息。PyTorch中通过MaxPool2d和AvgPool2d实现，实验显示最大池化能有效提取关键特征，而平均池化更关注整体特征分布。池化操作在提升网络性能的同时也面临信息损失的问题。
2025-07-21 20:23:24
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原创 卷积神经网络
摘要：卷积神经网络（CNN）通过局部连接、权重共享和池化三个关键特性，有效解决了传统全连接网络在图像处理中的参数过多和局部不变性问题。局部连接模仿人眼感受野机制，大幅减少参数；权重共享赋予模型平移不变性，降低计算复杂度；池化操作则增强位置不变性并简化特征表示。文章详细解析了二维卷积运算的实现过程，包括步长、填充对特征图尺寸的影响，并阐述了卷积核选择奇数的优势。通过PyTorch代码示例展示了卷积层的具体应用，帮助理解CNN在图像特征提取中的核心机制。
2025-07-21 20:04:09
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原创 三大库-pandas
Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
2025-04-07 11:50:12
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原创 三大库—Matplotlab
Matplotlib 库：是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像，它使用简单、代码清晰易懂Matplotlib 图形组成：Figure：指整个图形，您可以把它理解成一张画布，它包括了所有的元素，比如标题、轴线等Axes：绘制 2D 图像的实际区域，也称为轴域区，或者绘图区Axis：指坐标系中的垂直轴与水平轴，包含轴的长度大小（图中轴长为 7）、轴标签（指 x 轴，y轴）和刻度标签。
2025-04-03 13:53:29
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原创 三大库-numpy
NumPy 的全称是“ Numeric Python”，它是 Python 的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组在数组算术计算方面， NumPy 提供了大量的数学函数NumPy 的底层主要用 C语言编写，因此它能够高速地执行数值计算NumPy 还提供了多种数据结构，这些数据结构能够非常契合的应用在数组和矩阵的运算上。
2025-03-31 14:21:46
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原创 Python - 函数
使用def 语句定义一个函数a语法# 函数体# 进行一些操作return result # 可选的返回值说明用于声明一个函数，告诉 Python 这是一个函数的定义。函数名，一个有效的标识符，规则和变量名一致。形参，可以是0 ~ n 个，参数之间用逗号分隔。定义函数执行的具体操作。指定函数的返回值，没有则返回None。return之后的代码不会执行。示例# 定义一个 lambda 函数，接收两个参数 a 和 b，返回它们的和print(add(3, 5)) # 输出: 8。
2025-03-16 20:38:50
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原创 3、 字典（dict）
字典是可变容器，可存储任意类型对象字典以键(key)-值(value)对的形式进行映射，键和值用冒号分割，对之间用逗号分割字典的数据是无序的字典的键只能用不可变类型，且不能重复字典的数据用键进行索引，不能用整数进行索引。
2025-03-14 17:35:47
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原创 2、 元组类型（tuple）
元组用来存储有序数据，多个值用逗号隔开。元组使用小括号 ( )，虽然圆括号可有可无；元组的元素多为，不可变的（immutable），通过解包或索引访问；列表的元素多为，可变的（mutable），可迭代访问；
2025-03-14 17:33:08
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原创 复合类型-列表
索引也可以从尾部开始，最后一个元素的索引为 -1，往前一位为 -2，以此类推。与字符串的索引一样，列表索引从 0 开始，第二个索引是 1，依此类推。列表list同字符串str都是序列, 他们的运算规则基本相同。Python支持多种复合数据类型，可将不同值组合在一起。in 、not in 用于判断一个数据元素是否在列表中。1.字面量（直接量）直接写一个列表。del 语句删除指定位置的数据元素。用索引赋值可以改变列表内的数据。列表内的数据有先后顺序关系。列表 += 可迭代对象。* 用于生产重复的列表。
2025-03-12 17:38:52
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空空如也
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