Python With

上下文管理器(Context Manager):支持上下文管理协议的对象,这种对象实现了

__enter__() 和 __exit__() 方法。上下文管理器定义执行 with 语句时要建立的运行时上下文,

负责执行 with 语句块上下文中的进入与退出操作。通常使用 with 语句调用上下文管理器,

也可以通过直接调用其方法来使用。

运行时上下文(runtime context):由上下文管理器创建,通过上下文管理器的 __enter__() 和

__exit__() 方法实现,__enter__() 方法在语句体执行之前进入运行时上下文,__exit__() 在

语句体执行完后从运行时上下文退出。with 语句支持运行时上下文这一概念。

上下文表达式(Context Expression):with 语句中跟在关键字 with 之后的表达式,该表达式

要返回一个上下文管理器对象。

语句体(with-body):with 语句包裹起来的代码块,在执行语句体之前会调用上下文管

理器的 __enter__() 方法,执行完语句体之后会执行 __exit__() 方法。

with context_expression [as target(s)]:
        with-body

这里 context_expression 要返回一个上下文管理器对象,该对象并不赋值给 as 子句中的 target(s) ,如果指定了 as 子句的话,会将上下文管理器的 __enter__() 方法的返回值赋值给 target(s)。target(s) 可以是单个变量,或者由“()”括起来的元组(不能是仅仅由“,”分隔的变量列表,必须加“()”)。
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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