里程碑(by swift)

SWIFT团队以快速、敏捷、高效为宗旨,强调开心、用心的工作态度。成员需具备高度责任感,致力于将团队发展成为知名的精英组织。

我们的团队——SWIFTSWIFT的中文意思是“雨燕”,它是一种能在恶劣环境下快速飞行的一种燕子,代表的是“快速、敏捷、高效”,这是当初组建这个团队的宗旨。团队组成已经快两年了,到了现在我们这一批09届的新成员加入后,又提出工作的核心价值观——“开心、用心”。做项目其实是一个很枯燥的工作,这就要求我们对这项工作要有兴趣,俗话说,兴趣是最好的老师,只有有兴趣才能有动力去做,才会做的开心,这是我们要达到的目的。开心和用心是密不可分的,做得不开心,没兴趣,就算强迫自己去做,也不会很用心,既然加入了,就要用心做好每一个任务,每一项工作。“用心工作,开心工作”,这就OK了。

在我们的团队中,每个人都要有很强的责任感,虽说团队合作很重要,看必要的时候个人要勇于承担责任,自己接到的任务,既然答应了,就要尽最大的努力按时完成,犯错了也要勇于承担责任,还肩负着把我们团队建设得更好了责任。

虽然SWIFT现在还是一个比较小的团队(人数较少,也不大为人知),但SWIFT是要发展成一个有庞大组织的团队,有较高知名度的团队,以后会从新生中招收更多的精英分子来充实SWIFT,在学院打响我们的名号,在学校打响我们的名号,甚至在校外打响我们的名号。

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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