18、深入解析七种参数传递机制

深入解析七种参数传递机制

1. 引言

在编程中,函数或方法调用时的参数传递是一个常见且重要的操作。你可能已经在之前的学习中接触过函数调用和参数传递的示例与练习,现在是时候深入探究这一操作了。本文将详细介绍七种不同的参数传递方法,并比较它们的成本和潜在风险。

1.1 基本术语

在开始之前,先明确一些基本术语。以下是一个类似 Java 语言的方法定义和调用示例,关键部分已标注:

int plus(int a, int b) {
    return a + b;
}
int x = plus(1, 2);

这里需要区分实际参数(actual parameters)和形式参数(formal parameters)。实际参数是在调用点传递的参数,而形式参数是被调用方法中与实际参数对应的变量。

1.2 参数对应关系

在探讨具体的参数传递机制之前,需要先解决一个问题:编程语言如何确定实际参数与形式参数的对应关系?

1.2.1 位置参数

在大多数编程语言(如 ML、Java 和 Prolog)中,实际参数和形式参数的对应关系由它们在参数列表中的位置决定,这种参数称为位置参数。

1.2.2 关键字参数

一些语言(如 Ada、Common Lisp、Dylan、Python 和 Fortran 的近期方言)支持关键字参数。例如,在 Ada 中:

DIVIDE (DIVIDEN
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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