<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[m53421的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; m53421]]></copyright><item><title><![CDATA[卷积神经网络：模型评估标准]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/149562625</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/149562625</guid><author>m53421</author><pubDate>Wed, 23 Jul 2025 16:37:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[真正例率（TPR，又称灵敏度、召回率）真实正例中被正确预测为正例的比例，反映模型对正例的识别能力。假正例率（FPR，又称 1 - 特异度）真实负例中被错误预测为正例的比例，反映模型的误判率。（注：TP、TN、FP、FN 的定义见混淆矩阵相关内容）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络：LeNet模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/149545159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/149545159</guid><author>m53421</author><pubDate>Tue, 22 Jul 2025 19:48:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[LeNet由Yann Lecun 提出，是一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一，主要用于解决手写数字识别问题。LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）。各个结构作用：卷积层：提取特征图的特征，浅层的卷积提取的是一些纹路、轮廓等浅层的空间特征，对于深层的卷积，可以提取出深层次的空间特征。池化层： 1、降低维度 2、最大池化或者平均池化，在本网络结构中使用的是最大池化。全连接层。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络：自定义CNN模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/149544754</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/149544754</guid><author>m53421</author><pubDate>Tue, 22 Jul 2025 19:15:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[定义简单的CNN模型# 使用固定的边缘检测卷积核# 手动设置卷积核权重（水平和垂直边缘检测）[0, 0, 0],# 组合两个卷积核# 应用边缘检测卷积# 分离水平和垂直特征# 计算边缘强度# 图像预处理# 打开图像并转换为灰度])# 添加batch维度 [1, 1, H, W]# 可视化结果# 原始图像# 水平边缘# 垂直边缘# 边缘强度plt.show()# 主流程# 1. 初始化模型# 2. 加载和预处理图像。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[卷积神经网络:CNN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/149505901</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/149505901</guid><author>m53421</author><pubDate>Tue, 22 Jul 2025 18:54:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文系统介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理和实现方法。首先阐述了CNN作为特殊前馈神经网络的三大核心特性：局部连接、权重共享和池化操作，这些特性使其在图像处理中具有参数少、计算高效等优势。然后详细讲解了卷积运算的定义、代码实现过程（包括数据准备、卷积层创建和应用），以及多通道卷积的处理方式。接着介绍了池化层的原理、作用及最大值池化/平均值池化的实现。最后通过PyTorch代码示例展示了CNN在图像特征提取中的应用，包括模型构建、图像预处理、特征可视化的完整流程。文章强调CNN通过其独特的结构设计，能够有]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pandas 库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146998305</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146998305</guid><author>m53421</author><pubDate>Tue, 08 Apr 2025 23:13:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。和。可以理解为表格： 类似于数组或列表，是由一组数据以及与之相关的数据标签（索引）构成。Series 可以看作是 DataFrame 中的一列，也可以是单独存在的一维数据结构。0、1、2 表示行索引。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matplotlib 库(绘图)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146877115</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146877115</guid><author>m53421</author><pubDate>Fri, 04 Apr 2025 14:28:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[Matplotlib 库：是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像，它使用简单、代码清晰易懂Matplotlib 图形组成：安装：pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python数组的操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146909277</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146909277</guid><author>m53421</author><pubDate>Tue, 01 Apr 2025 17:43:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[续内容。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python-NumPy库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146764583</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146764583</guid><author>m53421</author><pubDate>Sun, 30 Mar 2025 17:13:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[NumPy全称 Numerical Python，是一款开源的 Python 数学库。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。支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换、随机数生成，也为数组运算提供大量的数学函数库。安装：pip install numpy==1.26.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[正则表达式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146443118</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146443118</guid><author>m53421</author><pubDate>Wed, 26 Mar 2025 18:26:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[规则\d 匹配任意数字\D 匹配任意非数字\s 匹配任意空白字符\S 匹配任意非空白字符\w 匹配任意字母、数字或下划线\W 匹配任意非字母、数字或下划线. 匹配任意字符^ 匹配字符串的开头$ 匹配字符串的末尾[] 匹配括号内的任意字符[^] 匹配不在括号内的任意字符* 匹配前面的字符0次或多次+ 匹配前面的字符1次或多次?匹配前面的字符0次或1次{n} 匹配前面的字符恰好n次{n,} 匹配前面的字符至少n次{n,m} 匹配前面的字符至少n次，至多m次。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python包和模块]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146438724</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146438724</guid><author>m53421</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2025 17:27:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[用户自己编写的模块，用于复用代码。文件名以 .py 结尾，存放自定义的函数、类等。from 模块名 import *    导入一个模块到当前程序import  模块名              导入一个模块内部的全部属性到当前程序import mk #导入mk模块a =mk.add(1, 2) #调用mk模块中的add函数b =mk.my(3, 4) #调用mk模块中的my函数分类获取方式使用场景示例系统模块随Python自带常用功能，性能高效mathosrandom。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python异常处理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146458521</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146458521</guid><author>m53421</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2025 17:12:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[作用尝试捕获异常，得到异常通知，将程序由异常状态变为正常状态说明except 子句可以有 1个或多个except: 不给错误类型，可以匹配全部的错误类型else 子句在没有错误发生时执行，当处于异常时不执行finally 子句里的语句，无论何时都执行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[迭代器和生成器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146434097</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146434097</guid><author>m53421</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2025 16:59:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[自定义迭代器类return self # 迭代器返回自身else:raise StopIteration # 数据迭代结束# 使用自定义迭代器。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OOP基本特性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146457819</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146457819</guid><author>m53421</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2025 16:49:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[面向对象编程（Object-Oriented Programming，简称OOP）是一种通过组织对象来设计程序的编程方法。Python天生就是面向对象的模块化编程。OOP的四大基本特性是和。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python类和对象]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146456418</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146456418</guid><author>m53421</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2025 16:17:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[类是一种抽象概念，它是用来创建对象的蓝图。它定义了对象拥有的属性和方法。对象是类的实例，它是类的具体实现。定义类类定义语法：class 类名:类变量方法定义。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python函数式编程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146323702</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146323702</guid><author>m53421</author><pubDate>Sun, 23 Mar 2025 14:55:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[函数也是一种数据：function类型的数据。回调函数：作为参数的函数，将回调函数作为其他函数参数。定义一个函数，该函数接收一个函数作为参数，并在函数执行完毕后执行回调函数。和f2被定义为回调函数，而fn是一个被调用函数。回调函数是指作为参数传递给另一个函数的函数，这个被调用的函数在适当的时候会调用这个回调函数。f1(a, b)abf2(a, b)abxyfunfun(x, y)fn在代码的最后两行中，和分别将f1和f2作为回调函数传递给fnf1(10,5)15f2(10,5)5。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python函数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146322562</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146322562</guid><author>m53421</author><pubDate>Mon, 17 Mar 2025 22:15:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[def 函数名(参数1, 参数2, ...):函数体return 返回值（可选）def是定义函数的关键字。函数名是你为函数指定的名称。参数是可选的，可以传入一个或多个参数给函数。函数体包含了函数的具体执行代码，通常需要缩进。return也是可选的，用于返回函数的结果。如果没有返回值，函数默认返回None例子# 函数定义：return a。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python语句]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146283800</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146283800</guid><author>m53421</author><pubDate>Sat, 15 Mar 2025 20:07:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[赋值语句将一个值赋给变量：

















        遍历可迭代对象（如列表、元组、字典等）


 


while循环是可以嵌套的来生成一个能够得到一系列整数的可迭代对象（也叫整数序列生成器）





range 函数调用会生成从 start 开始，到 stop 结束(不包含stop) 的一系列整数，整数的间隔 stepstart 默认值为0, step 默认值为1        跳转语句用于控制程序的执行流程。                跳出当前循环。


        ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python运算符]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146283282</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146283282</guid><author>m53421</author><pubDate>Sat, 15 Mar 2025 19:00:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[加法：减法：乘法：除法：取模（取余数）**：幂运算//：整除（取整数部分）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python变量分可变和不可变]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146237858</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146237858</guid><author>m53421</author><pubDate>Thu, 13 Mar 2025 17:45:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[在Python中，数据类型可以分为可变类型和不可变类型。了解这两种类型的区别对于编写高效的代码非常重要。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python集合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146236641</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/m53421/article/details/146236641</guid><author>m53421</author><pubDate>Thu, 13 Mar 2025 17:25:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[集合set和固定集合frozensetset的元素值必须是不可变的，set中可以存储int、str、tuple等不可变类型，但。集合是可变的容器，固定集合是不可变的集合集合相当于只有键没有值的字典，当然你也可以理解为键和值相等集合内的数据都是唯一的，不可变的。]]></description><category></category></item></channel></rss>