五月单向历-

明媚宁静的五月,日复一日,和煦的阳光,轻柔的西风和南风,咖啡很热,我把脸上突然泛起的红晕,看作是它的缘故。
5.1出于天生的勤勉,每分钟,你获得七十份功劳。——《我曾这样寂寞生活》
5.2一个人必须得准备好为自己的信念忍受痛苦,还要为自己的懒惰和不诚实以及无知忍受痛苦。——《斯通纳》
5.3生命是什么呢,生命是时时刻刻不知如何是好。——《哥伦比亚的倒影》
5.4不是所有的寻找都有答案,但我们将在寻找中慢慢长大,这才是寻找的意义。——《尖叫的海棠》
5.5如果在这个不完美的世界一切都是不完美的,爱是不完美中最为完美的。——《第七封印》
5.6夏天终归是会来的。但它只向着忍耐它的人们走来。——《给青年诗人的信》
5.7你可以在患抑郁症的同时快乐着,就像你可以是一个清醒的酗酒者。——《活下去的理由》
5.8为了迅速治愈伤痛,我们从自己身上剥夺了太多东西,以致不到三十岁就失去了感知爱的能力。——《请以你的名字呼唤我》
5.9我们已经见过面,甚至坐在一起看过电影,银幕的光亮在你脸上照出,我偷不走的惊异。——《结晶的友谊》
5.10在这个世界上,所有真性情的人,想法总是与众不同。——《边城》
5.11熬夜不是出于苦工,而是为了自由的滋味。——《我执》
5.12大多数人都不会想母亲好看还是不好看,母亲就是母亲。——《启蒙时代》
5.13我选择了那条不安全的道路,去追随我内心的热情。——《普林斯顿大学演讲》
5.14生活在一个焦虑时代的少数幸事之一是,我们不得不去认识自己。——《人的自我寻求》
5.15有时候,坚持了你最不想干的事情之后,便可得到你最想要的东西。——《天空之城》
5.16所有形式的献身,虔诚,效忠和自我抹杀,本质上都是对一种食物牢牢攀附——攀附着意见可以带给我们渺小人生意义和价值的东西。——《狂热分子》
5.17我们相爱,就是道德。——《卡罗尔》
5.18去闻一闻一朵水仙花的深处所散发出来的味道,其香味所隐藏的学问比我们所有书本全部加起来还多。——《忧郁的热带》
5.19所有生活的美学旨在抵抗一个字——忙。《品味四讲》
5.20为了记住你的笑容,我拼命按下心中的快门。——《美丽人生》
5.21我们所向往的生活模式,所选择相处的群体,所规划的未来,似乎都为了让自己成为更好的人。——《午后四点》
5.22庄严背后潜藏着淫荡,静谧的背后隐藏着疯狂,道德的背后栖息着的悖德,这才是人生至高的逸乐。——《失乐园》
5.23何当共剪西窗烛,却话巴山夜雨时。——《夜雨寄北》
5.24昔日我如此苍老,如今才是风华正茂。——《我逝去的岁月》
5.25离家的路有千万条,回家的路只有一条。——《亲爱的》
5.26你像我的灵魂,一直梦的蝴蝶,你如同忧郁这个词。——《我喜欢你是寂静的》
5.27想从某处逃离,只有一种方法:从自身出离,只有一种方法:爱上某人。——《母狮的忏悔》
5.28不是为了青史留名,不是为了自我标榜,更不是为了“虽千万人吾往矣“的悲壮的成就感,那些都无关宏旨,重要的只有当下创造的欲望。——《地下乡愁蓝调》
5.29正因为痛苦,正因为刻意经历这些痛苦,我们才能从这个过程中发现自己活着的感觉。——《当我跑步时我谈些什么》
5.30我们都是孤独的刺猬,只有频率相同的人,才能看见彼此内心深处不为人知的优雅。——《刺猬的优雅》
5.31 万头攒动火树银花之处不必找我,如欲相见,我在各种悲喜交集处,只是长途跋涉。——《我纷纷的情欲》

训练数据保存为deep_convnet_params.pkl,UI使用wxPython编写。卷积神经网络(CNN)是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟,主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块,使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动,以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和,生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量,增强了泛化能力,并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后,用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化,它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度,同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加,每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征,从底层识别边缘、角点,到高层识别整个对象或场景,使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合,常采用正则化技术,如L2正则化和Dropout,以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值,包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代,其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别,而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今,CNN已成为深度学习图像处理领域的基石,并持续创新。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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