文章目录1 CNN的结构1.1 卷积层1.1.1 padding 填白1.1.2 stride 步长1.1.3 卷积1.2 池化层1.2.1 max pooling1.3 全连接层2 CNN in Keras 深度学习理论系列： 深度学习01 1 CNN的结构1.1 卷积层 由滤波器filters和激活函数构成。 一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及padding是“
# Python Padding：让数据更完美的填充技术
在数据预处理和格式化过程中，填充（padding）是一个十分重要的操作。尤其是在处理字符串和数组时，我们常常需要以某种方式填充缺失的部分。Python 提供了多种方式来实现这个目标。在本文中，我们将深入探讨 Python 中的填充操作、应用场景和示例代码。
## 什么是 Padding？
Padding 是一个术语，表示在数据的某一部
## 实现JavaFX Pane Padding的步骤
为了帮助小白开发者实现JavaFX Pane Padding，我们将按照以下步骤进行操作：
1. 创建一个JavaFX应用程序。
2. 在应用程序中创建一个Pane。
3. 设置Pane的Padding属性。
4. 将其他节点添加到Pane中。
下面是每个步骤的具体操作和所需的代码：
### 步骤1：创建JavaFX应用程序
首先，
原创
2023-12-05 04:58:35
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本次 Flutter 3.0 主要包括 macOS 和 Linux 的稳定版发布，以及相关的性能改进等。又到了发布 Flutter 稳定版本的时候，在三个月前我们发布了 Flutter 关于 Windows 的稳定版，而今天，除 Windows 之外，Flutter 也正式支持 macOS 和 Linux 上的稳定运行。 在这里感谢所有 Flutter contributors 的辛勤工作，本次版
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2023-12-09 20:05:29
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AES五种加密模式（CBC、ECB、CTR、OCF、CFB）
分组密码有五种工作体制：1.电码本模式（Electronic Codebook Book (ECB)）；2.密码分组链接模式（Cipher Block Chaining (CBC)）；3.计算器模式（Counter (CTR
你看，这一条进修路径下来，你已然可以成为老司机了，异常的顺畅。所以在一开端的时刻，尽量不要体系地去啃一些器械，找一个实际的项目(开端可以大年夜豆瓣、小猪这种简单的入手)，直接开端就好。Python爬虫为什么受迎接如不雅你细心不雅察，就不难发明，懂爬虫、进修爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python如许的编程说话供给越来越多的优良对象，让爬虫变得简单、轻易上手
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2023-10-16 16:07:52
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要对页面上的某个元素进行操作，首先要选中它，这就要用到选择符。选择符可以认为是一个增强版的getElementById方法。getElementById方法返回的是一个HTML元素，jQuery选择符返回的是HTML元素的一个包装。利用这个包装集，jQuery赋予了HTML元素更多的可以操作的方法。在JQuery中，处于核心地位的一个函数就是$。对，它就是一个函数，名字有点古怪。这个
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2023-10-06 09:22:33
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上世纪科学家们发现了几个视觉神经特点，视神经具有局部感受野，一整张图的识别由多个局部识别点构成；不同神经元对不同形状有识别能力，且视神经具有叠加能力，高层复杂的图案可以由低层简单线条组成。之后人们发现经过conclusional的操作，可以很好反映视神经处理计算的过程，典型的是1998年LeCun发明的LeNet-5，可以极大地提升识别效果。本文主要就convolutional layer、poo
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2024-08-08 12:09:24
141阅读
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，往往包含许多种不同的网络层交替组成，主要有卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、非线性层（ReLU Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）等等，本文主要对几种经典的层进行常识介绍，就当成科普吧。其实就是今天不想写论文笔记了，哈哈哈~部
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2023-10-08 07:42:54
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做了半年的CNN算法移植，有时候需要回避一些东西，所以写的东西不能太多。简单提一下自己的总结，既是笔记，又是与网友们交流讨论。 CNN兴起，深圳这个躁动的城市很多人就想趁着这个机会捞一笔风投。于是各种基于CNN的在GPU上的demo出现后立马就成立公司，招FPGA工程师或者ARM 等嵌入式工程师，希望通过他们进行产品落地。毕竟GPU功耗高，散热
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2024-03-28 21:28:28
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图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]
此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[SENet中英文对照版]Squeeze-and-Excitation Networks挤压和激励网络Jie Hu* Momenta hujie@momenta.aiLi Shen* University of Oxford lishen@robots.ox.ac.ukGang Sun* M
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2024-05-29 09:55:33
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写在前面 今天连看了Fast RCNN和这一篇，一开始以为这篇会是Fast RCNN的加强版。看了之后发现不是，这篇提出的框架更像是SPP-Net的加强版，因为这篇并没有实现joint training，不同的步骤还是分开来跑的。不禁让人想，如果能够结合这篇和Fast RCNN的所有技巧，VOC07的mAP会不会上80%了啊。。Detection进步确实太快了。 闲话少说，下面进入正题。:) m
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2024-06-20 17:31:51
63阅读
CNN
原创
2021-08-02 13:34:48
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CNN 的两个弊端 自从Alex Krizhevsky 等论文 ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks 在 NIPS2012 发表开始，CNN 已经成为很多领域十分重要的工具，深度学习已很普遍. 基于 CNN 的方法已经在计算机视觉的诸多任务中取得了卓越的成绩. 但，CNN 是完美的吗？是能选择的最佳方案吗？当然不
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2024-05-05 17:40:16
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卷积神经网络（CNN）在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一
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2024-08-08 21:59:35
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CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则典型的 CNN 由3个部分构成：卷积层池化层全连接层卷积——提取特征 卷积是当把一个函数“翻转”并移位x时，测量f和g之间的重叠。 当为离散对象时，积分就变成求和。 卷积核特性：平移不变性，局部性 图像的平移不变性使我们以相同的方式处理局部图像，而不在乎它的位置。局部
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2024-04-25 12:11:12
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CNN入门学习CNN —— Convolutional Neural Network —— 卷积神经网络在2012年的ImageNet（类似计算机视觉的奥林匹克比赛），CNN崭露头角，大幅度降低了图片分类的误差。从此之后，各个科技巨头公司开始使用深度学习作为技术战略部署，体现在自己的公司文化上。比如：Facebook 运用神经网络用于自动标注算法谷歌 使用 神经网络图片搜索亚马逊使用商品推荐Pin
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2024-05-17 09:56:18
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LSTM网络LSTM网络和传统MLP是不同的。像MLP，网络由神经元层组成。输入数据通过网络传播以进行预测。与RNN一样，LSTM具有递归连接，使得来自先前时间步的神经元的先前激活状态被用作形成输出的上下文。和其他的RNN不一样，LSTM具有一个独特的公式，使其避免防止出现阻止和缩放其他RNN的问题。这，以及令人影响深刻的结果是可以实现的，这也是这项技术得以普及的原因。RNNs一直以来所面临的一个
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2024-02-19 11:40:37
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文章目录前言1 卷积神经网络简介2 卷积层2.1 卷积核2.2 步幅2.3 填充2.4 激活函数3 池化层4 全连接层和输出层总结 前言众所周知，卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)通常是被用在图像识别领域的，其实还可以应用与语音识别，文本分类等多个领域。写这篇文章主要是为了介绍TextCnn文本分类模型，当然也会详细介绍CNN的具体内容，并辅以相关
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2024-03-11 08:40:41
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CNNconvolutional neural network，不了解的可以学习https://arxiv.org/pdf/1901.06032.pdf，非常全面。 这里只是CNN的二次抽象，可以认为是这个话题的再次“全连接”层。核心步骤则是：卷积、池化对于分类问题，主要的流程： 至于卷积和池化则在后面代码介绍，一句话理解： 卷积就是抽取某些特征。filter就是卷积核，抽取某类特征，如果想抽取不
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2024-05-12 18:05:24
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