190820——随笔

随笔

 

现在的思考活动就是在脑海里与自己对话,一直很好奇,在我没有学会说话的时候,是如何进行的思考?

答案有两种:

一是确实存在某种独特的但是现今已经遗忘掉的思考的方法;

二是在学会说话之前,我根本就不会思考,反正现在我也不记得那时候有思考过什么。

 

一个令我很震撼又十分有趣的的场景:

请你想象,有一天你去树林里散步。突然间你看到前面的路上有一艘小小的太空船,有一个很小的火星人从船舱里爬出来,站在路上抬头看着你……    你会怎么想?算了,这并不重要。但你是否曾经想过你自己也是个火星人?     很明显的,你不太可能突然撞见一个来自其他星球的生物。我们甚至不知道其他星球是否也有生物存在。不过有一天你可能会突然发现自己。你可能会突然停下来,以一种完全不同的眼光来看自己,就在你在树林里散步的时候。    你会想:“我是一个不同凡响的存在。我是一个神秘的生物。”     你觉得自己好像刚从一个梦幻中醒来。我是谁?你问道。你知道自己正行走在宇宙的一个星球上。但宇宙又是什么?    如果你像这样,突然意识到自己的存在,你会发现自己正像我们刚才提到的火星人那样神秘。你不仅看到​​一个从外太空来的生命,同时也会打内心深处觉得自己的存在是如此不同凡响。

 

一个人成长的足迹和人类成长的足迹是多么相似:人类的早期相信天圆地方,小时候的我们也是相信的,至少在平原地区长大的孩子们会有这种感觉:站在几乎任何一个角落里,举目四望,你的周围都是一圈树,目力所及就是一个标准的圆,这个时候有人告诉你天圆地方,你最多也只是怀疑:这是天圆地圆嘛,为什么说地是方的呢?可能是古人喜欢建造方方的城池来玩吧。

 

 成长的环境决定了我们当时的思维方式,住在坐北朝南的院子里,看着每天的太阳从东边升起来,在西边落下去,北边是房子和墙头围起来的角落,别管去过多少次,永远是神秘和陌生的象征;白天的头顶和西方都是大片的白云,晚上的头顶只记得满天的繁星——后来知道名字的是福禄寿三星和北斗七星;拿着扫帚扑打院子里蜻蜓的时候,大概是农忙季节,围墙里的菊花开了,秋天一定就要到了,爸爸在院子中央立起单杠应该是在春天,因为我刚刚把池塘里的小蝌蚪装到从奶奶家寻来的玻璃瓶里,刮风下雨只记得是在夏天,风大了会吹倒很多树,大人孩子都会赤脚下沟捉鱼,一些人还会为了排水的问题吵上一架,冬天只记得漫天的大雪,屋檐下的冰琉璃,大人起的比孩子早一些,因为要出门除去家门口到学校一段路上的雪,当然还有年前几天吃上几顿肉……

 

周围变化缓慢的大的生活环境造就了我们当时规律的思维方式,这对逻辑的推演十分有用,就像分得清东南西北的同学的空间思维能力都不错,记得住并分得清周围一点一滴生活环境的孩子对已然熟悉的事物更喜欢寻根究底,这就像是我们思维中的堡垒,可以防止敌人越界,也会阻碍自己扩张。

 

虽然在城市里的生活时间更多一些,但不知为何,脑海深处更倾向于回忆思考在农村时的经历。农村的生活让我定义了生活的模样,城市的生活让我认识了世界的模样,两者有很多值得对比的东西,这里不一一细数,留着以后慢慢探讨吧。

 

晚上的思维的确没有早上更活跃一些,只记得早起的时候准备了很多想法,现在却是怎么也搜寻不到,可能该去洗澡了吧,

 

对了,有一个事情可没有忘掉哦:有个女孩子夸我真有趣,我该怎么办呢,在线等~~

 

转载于:https://www.cnblogs.com/suding/p/11380857.html

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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