史上最浅显易懂的Git教程!

本教程专为初学者设计,采用由浅入深的方式教授Git的使用,涵盖实用的Git命令,结合文字、图片和视频,让学习过程既轻松又高效。

史上最浅显易懂的Git教程!摘自廖雪峰的官方网站

为什么要编写这个教程?因为我在学习Git的过程中,买过书,也在网上Google了一堆Git相关的文章和教程,但令人失望的是,这些教程不是难得令人发指,就是简单得一笔带过,或者,只支离破碎地介绍Git的某几个命令,还有直接从Git手册粘贴帮助文档的,总之,初学者很难找到一个由浅入深,学完后能立刻上手的Git教程。

既然号称史上最浅显易懂的Git教程,那这个教程有什么让你怦然心动的特点呢?

首先,本教程绝对面向初学者,没有接触过版本控制概念的读者也可以轻松入门,不必担心起步难度;

其次,本教程实用性超强,边学边练,一点也不觉得枯燥。而且,你所学的Git命令是“充分且必要”的,掌握了这些东西,你就可以通过Git轻松地完成你的工作。
文字+图片还看不明白?有视频!!!

本教程只会让你成为Git用户,不会让你成为Git专家。很多Git命令只有那些专家才明白(事实上我也不明白,因为我不是Git专家),但我保证这些命令可能你一辈子都不会用到。既然Git是一个工具,就没必要把时间浪费在那些“高级”但几乎永远不会用到的命令上。一旦你真的非用不可了,到时候再自行Google或者请教专家也未迟。

如果你是一个开发人员,想用上这个世界上目前最先进的分布式版本控制系统,那么,赶快开始学习吧!

传送门

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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