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RSS订阅原创 深度学习05
在训练深层神经网络时，由于模型参数较多，在数据量不足时很容易过拟合。而正则化技术主要就是用于防止过拟合，提升模型的泛化能力()和鲁棒性（
2025-04-22 18:42:36
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原创 深度学习04
神经网络的参数初始化是训练深度学习模型的关键步骤之一。初始化参数（通常是权重和偏置）会对模型的训练速度、收敛性以及最终的性能产生重要影响。下面是关于神经网络参数初始化的一些常见方法及其相关知识点。
2025-04-21 19:08:30
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原创 深度学习03
输入层：确定输入数据的维度。例如，对于一个简单的图像分类任务，输入层的维度可能是图像的像素数量。隐藏层：定义一个或多个隐藏层，每个隐藏层包含一定数量的神经元。隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量可以根据任务需求调整。输出层：根据任务目标确定输出层的神经元数量。例如，对于一个二分类问题，输出层通常有一个神经元；对于多分类问题，输出层的神经元数量等于类别数。
2025-04-18 19:46:47
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原创 pytorch学习02
模型（神经网络，深度神经网络，深度学习）定义组件帮助我们在 PyTorch 中定义、训练和评估模型等。在进行模型训练时，有三个基础的概念我们需要颗粒度对齐下：1.均方误差损失（MSE Loss）函数: torch.nn.MSELoss适用场景: 通常用于回归任务，例如预测连续值。特点: 对异常值敏感，因为误差的平方会放大较大的误差。2.L1 损失（L1 Loss）也叫做MAE（Mean Absolute Error，平均绝对误差）函数: torch.nn.L1Loss。
2025-04-17 21:29:30
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原创 PyTorch框架学习01
张量是一个多维数组，通俗来说可以看作是扩展了标量、向量、矩阵的更高维度的数组。标量是 0 维张量，如向量是 1 维张量，如矩阵是 2 维张量，如更高维度的张量，如3维、4维等，通常用于表示图像、视频数据等复杂结构。
2025-04-16 19:35:23
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原创 OpenCV-图像预处理学习02
直方图是一个柱状图，其中 x 轴表示灰度级（从 0 到 255），y 轴表示对应灰度级在图像中出现的次数（频率）。每个柱子的高度代表该灰度级在图像中出现的像素数量。OTSU算法是通过一个值将这张图分前景色和背景色（也就是灰度图中小于这个值的是一类，大于这个值的是一类。例如，如果你设置阈值为128，则所有大于128的像素点可以被视作前景，而小于等于128的像素点则被视为背景。
2025-04-01 20:10:12
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原创 OpenCV--图像预处理学习01
其中A的每一个像素点是已知的，B是未知的，我们想要求出目标图像B中每一个像素点（X,Y）的值，必须先找出像素（X,Y）在原图像A中对应的像素（x,y），再根据原图像A距离像素（x,y）最近的16个像素点作为计算目标图像B（X,Y）处像素值的参数，利用BiCubic基函数求出16个像素点的权重，图B像素（x,y）的值就等于16个像素点的加权叠加。注意：在OpenCV中，颜色是以BGR的方式进行存储的，而不是RGB，这也是上面红色的像素值是（0，0，255）而不是（255，0，0）的原因。
2025-03-31 20:28:42
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原创 pandas学习
Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具，它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
2025-03-26 22:37:38
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原创 Numpy学习02
加权平均值是将数组中各数值乘以相应的权数，然后再对权重值求总和，最后以权重的总和除以总的单位数（即因子个数）；在 NumPy 中，计算方差时使用的是统计学中的方差公式，而不是概率论中的方差公式，主要是因为 NumPy 的设计目标是处理实际数据集，而不是概率分布。用于计算中位数，中位数是指将数组中的数据按从小到大的顺序排列后，位于中间位置的值。如果数组的长度是偶数，则中位数是中间两个数的平均值。沿指定的轴，计算数组中元素的算术平均值（即元素之总和除以元素数量）其中 xi是数组中的元素，wi是对应的权重。
2025-03-25 20:34:29
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原创 Numpy学习01
1.1概念NumPy的全称是，它是Python的第三方扩展包，主要用来计算、处理一维或多维数组在数组算术计算方面，NumPy提供了大量的数学函数NumPy的底层主要用C语言编写，因此它能够高速地执行数值计算NumPy还提供了多种数据结构，这些数据结构能够非常契合的应用在数组和矩阵的运算上1.2优点NumPy可以很便捷高效地处理大量数据，使用NumPy做数据处理的优点如下：NumPy是Python科学计算基础库NumPy可以对数组进行高效的数学运算NumPy。
2025-03-24 20:09:26
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原创 Python进阶学习03
迭代器是访问可迭代对象的工具迭代器是指用iter(obj)函数返回的对象实例迭代器可以用next(it)函数获取可迭代对象的数据。
2025-03-20 20:20:52
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原创 Python进阶学习02
多继承 ：当父类中有相同的方法，在子类中调用该方法，并且没有显示指定调用那个父类的方法时Python按照父类列表从左到右的顺序进行查找，找到第一个定义该方法的父类。# _ 单下划线：属性和方法是以 _ 开头，表示改属性和方法是受保护的，按照约定，外部代码不能直接访问，只是一个约定，并没有强制规则限制访问。# 子类继承父类，并且子类中定义了和父类相同的方法，当子类实例化后，对象调用该方法时，调用的是子类方法而不是父类的。继承是从已有的类中派生出新的类，新类具有原类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。
2025-03-19 19:05:40
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原创 Day02Python学习笔记
嵌套循环常用于处理多维数据结构（如二 维列表）或需要多重迭代的场景。当上面条件为假，而这个条件为真时执行这里的代码。如果前面的条件都为假，执行这里的代码。当条件为真时执行这里的代码。: # else 一般不写。此部分可能会重复执行。循环内部再嵌套另一个。
2025-03-13 16:58:27
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空空如也
空空如也
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