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每个对机器学习感兴趣的机器学习工程师/软件开发人员/学生都在卷积神经网络（也称为CNN）上工作。我们有一个一般理论，即如何训练网络对图像进行分类。但是，刚接触机器学习/神经网络的人们并不了解CNN如何精确地学习参数。 我们知道，在每个转换层中，网络都试图了解基本模式。例如：在第一层中，网络尝试学习图案和边缘。在第二层中，它尝试了解形状/颜色和其他内容。最后一层称为要素层/完全连接层尝试对图像进行分类。 在学习参数之前，我们需要了解卷积网络中的一些基本概念，这对修改/重用源代码非常有帮助。 CNN网络中存在各种层。 输入层： 所有输入层所做的都是读取图像。因此，这里没有学习参数。 卷积层： 考虑一个以“ l ”个特征图为输入并以“ k ”个特征图为输出的卷积层。过滤器尺寸为“ n * m ” 。 在此，输入具有 l = 32个 特征图作为输入， k = 64个 特征图作为输出，并且过滤器大小为 n = 3和m = 3 。重要的是要理解，我们不只是拥有3 * 3过滤器，而是实际上拥有 3 * 3 * 32 过滤器，因为我们的输入具有32个尺寸。作为第一转换层的输出，我们学习了64个不同的 3 * 3 * 32 滤波器，总权重为“ n * m * k * l ”。然后，每个特征图都有一个称为“偏差”的术语。因此，参数总数为“ （n * m * l + 1）* k ”. 池化层 ： 池化层

1.普通卷积 特征图尺寸 ：o=[(i-k+2p)/s]+1 其中o为output尺寸，k为kernel_size，i为input尺寸，s为步长，p为padding 感受野： a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波器的大小； b)深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系； c)计算感受野大小时，忽略了图像边缘的影响，即不考虑padding的大小。 2.空洞卷积 特征图尺寸 ：o=[(i-k+2p-(k-1)*(r-1))/s]+1 其中o为output尺寸，k为kernel_size，i为input尺寸，s为步长，p为padding，r为膨胀率,r=1为普通卷积。 空洞卷积卷积核尺寸 ：f=(k-1)*(r-1)+k 其中k为卷积核尺寸，r为膨胀率 来源： CSDN 作者： brave_555 链接： https://blog.csdn.net/brave_555/article/details/103660515

（非原创）： demo演示 1、垂直居中对齐 .vc { position : absolute ; top : 50% ; left : 50% ; transform : translate ( -50%, -50% ) ; } .vc { position : absolute ; top : 50% ; left : 50% ; width : 100px ; height : 100px ; margin : -50px 0 -50px ; } ``````css 在这里插入代码片 2、全屏显示 html, body { position : fixed ; width : 100% ; height : 100% ; } div { height : 100% ; } 3、不同a标签链接使用不同样式 // link a [ href ^ = "http://" ] { background: url ( link . gif ) no-repeat center right ; } / / emails a [ href ^ = "mailto:" ] { background: url ( email . png ) no-repeat center right ; } / / pdfs a [ href$ = ".pdf" ] { background: url (

1.分分钟扒一个网页下来 怎样扒网页呢？其实就是根据URL来获取它的网页信息，虽然我们在浏览器中看到的是一幅幅优美的画面，但是其实是由浏览器解释才呈现出来的，实质它是一段HTML代码，加 JS、CSS，如果把网页比作一个人，那么HTML便是他的骨架，JS便是他的肌肉，CSS便是它的衣服。所以最重要的部分是存在于HTML中的，下面我们就写个例子来扒一个网页下来。 1 import urllib2 2 3 request = urllib2.Request("http://www.baidu.com") 4 reponse = urllib2.urlopen(request) 5 6 print reponse.read() 1 var _chrome_37_fix = document.createElement("style"); 2 _chrome_37_fix.type="text/css"; 3 _chrome_37_fix.setAttribute("data-for","result"); 4 _chrome_37_fix.innerHTML = ".t,.f16,#kw,.s_ipt,.c-title,.c-title-size,.to_zhidao,.to_tieba,.to_zhidao_bottom{font-size:15px;} .ec-hospital

ylbtech-小程序-demo：小程序示例 1. 返回顶部 0、 1、app.js const openIdUrl = require('./config').openIdUrl App({ onLaunch: function () { console.log('App Launch') }, onShow: function () { console.log('App Show') }, onHide: function () { console.log('App Hide') }, globalData: { hasLogin: false, openid: null }, // lazy loading openid getUserOpenId: function(callback) { var self = this if (self.globalData.openid) { callback(null, self.globalData.openid) } else { wx.login({ success: function(data) { wx.request({ url: openIdUrl, data: { code: data.code }, success: function(res) { console.log('拉取openid成功', res)