近两日工作

本文分享了作者对XHTML应用的实践经验,包括页面展示的优化与重构计划,并探讨了CSS的应用技巧及其带来的收获。此外,还提到了对数据库设计的理解及未来技术发展方向的思考。

将xhtml树进行了简单修改做成了一个展示页面,没有摸索连接数据库的功能,打算以后将其自带的php+mysql例子改造成 jsp的。

 

有关数据库的设计看到CL和GM如此娴熟的进行设计,真是感慨如潮啊,需要思考的东西和模式有很多,一个硬币可以看成N面的啊!

今天下午去听了CSS讲座,收获颇多,这种培训果然是好东西,就象富爸爸说的那样。对我目前进行的一些东西也有颇多的触及,网站打算用css重构了,否则不断变化的需求足够将我大量的学习时间完全占去。听李超又讲了些ajax的信息后才有些明白ajax基本是用JS控制CSS来实现,GM在AJAX出来之前已经和他的开发小组使用过类似的技术了,不能不叫强~

 

思路: 一栏特的两面性=大众化+维修的低成本

 

回答下那个问题:经过思考,我相信有爱丽思的那面魔镜,所以我会进去经历里面的世界到底是什么样子,不象大多数人所做的那样在外面观望和犹豫,只是,必然的,需要有一些放弃和牺牲。但是,得到的,是绚丽的人生!

### 卷积神经网络在分类任务中的最新进展与应用 #### 两年的发展趋势 年来,卷积神经网络(CNNs)在处理图像识别和其他视觉数据方面取得了显著进步。研究者们不断探索更高效的架构设计来减少冗余参数和提高计算效率[^1]。具体来说: - **轻量化模型**:为了应对设备端部署的需求,出现了许多专门针对资源受限环境优化的小型化CNN结构,比如MobileNet系列、ShuffleNet等。这些模型通过引入深度可分离卷积等技术,在保持较高精度的同时大幅降低了运算量。 - **自注意力机制融合**:部分工作尝试将Transformer中的自注意模块融入传统CNN框架之中,形成混合型架构(ConvNeXt),从而增强全局感受野并改善长距离依赖关系的学习能力。 #### 应用实例分析 除了理论层面的进步外,实际应用场景也日益广泛多样: - **医疗影像诊断**:利用高分辨率医学成像资料训练专用的CNN实现疾病早期筛查等功能;例如皮肤癌检测系统能够达到接甚至超越人类专家水平的表现。 - **自动驾驶感知**:车辆周围复杂场景的理解离不开强大的目标探测器支持,基于LiDAR点云或摄像头视频流构建的多模态输入管道正变得越来越成熟可靠。 - **工业缺陷检验**:借助于特定领域内的专业知识指导下的迁移学习策略,预训练好的大型通用模型可以迅速适应新任务需求完成产品表面瑕疵自动甄别作业。 ```python import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv_layer = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(3, 3), padding='same'), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2)) ) self.fc_layer = nn.Linear(64 * 8 * 8, num_classes) def forward(self, x): conv_out = self.conv_layer(x) flattened = conv_out.view(-1, 64 * 8 * 8) fc_output = self.fc_layer(flattened) return fc_output ``` 该代码片段展示了一个简单的两层卷积神经网络定义及其前向传播逻辑,其中包含了基本组件如卷积层、激活函数以及全连接层用于最终类别预测[^3]。
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