写在前面想了解CNN详细网络工作过程的，可以直接找到第二部分，如果大家觉得有什么不对的地方，非常感谢留言指教~感激不尽1. CNN网络应用场景对二维图像进行特征提取。可以和多种网络进行拼接，比如可以在一个网络的前端使用CNN网络，然后再网络的后半部分接入其他的网络来共同实现较为复杂的功能2. CNN的详细网络构成2.1 CNN网络总览（VGG-16为例）【详解结构】2.2 CNN网络内部所有参数（
目录01 输入数据02 模型原理双向时序卷积网络（BiTCN）卷积神经网络（CNN）双流结构03 实验分析04 代码获取 在当今数据驱动的科技世界中，精确的预测模型对于从商业分析到工业制造等各个领域都至关重要。本期将介绍一种双流结构预测模型——BiTCN-CNN（双
一 、卷积网络：即模拟人的视觉神经系统。（人看物体即为一个卷积过程） CNN 组成：
CONV
卷积层、
RELU
激活函数、
Pooling
池化层、
FC
全连接层 （ 一共
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层，一般后三层是全连接层，前五层是卷积层，激活函数，池化层都有。即：前五层，每一层都有卷积层、激活函数、池化层，但是每一层中有多少层卷积层、多少层激活函数层、多少层池化层不知道。
） 1、卷积层
混淆矩阵 以一个简单的二分类问题为例，分类类型为positive和negative，那么根据真实值与预测值可以分为混淆矩阵的四个部分： TP（左上角）：实际值和预测值皆为positive FP（右上角）：实际值为negative，但预测确实positive FN（左下角）：实际值为positive，但预测确实negative TN（右下角）：实际值和预测值皆为negative 常见的评价指标有（详
卷积神经网络CNN被LeCUN提出以后，出现了许多改进的卷积计算，在空间上有空洞卷积（dilated convolution），在通道上有分组卷积（group convolution）、深度可分离卷积（depth-wise separable convolution）。下面总结一下，不同的卷积运算，如何计算特征图大小、感受野尺度、参数量、运算量。卷积操作介绍正常的卷积操作：对于图像矩
# 如何查看Redis中的BigKey
在Redis中，BigKey指的是占用内存较大的Key。当一个Key的大小超过一定阈值时，会被认为是BigKey。查看BigKey是非常重要的，因为这些BigKey可能会导致Redis的性能问题。
## redis-cli工具
Redis提供了redis-cli工具，可以通过它来查看BigKey。通过以下命令可以查看BigKey的信息：
```she
文章目录一、回顾：二、基础概念三、CNN流程四、pytorch细节实现五、完整代码六、课后作业 一、回顾：在普通的神经网络中，我们把二维特征变为batch_size=N的一维特征（由于在pytorch中只能对二维矩阵进行处理，所以在forward方法内对x又进行了一次处理，所以我们把1×28×28的矩阵（784个像素值）转变为N×784的矩阵）。但是由于这种处理方式，直接的维度变换使图像的空间特
六大约束：主键约束、外键约束、非空约束、唯一约束、默认约束、自动增加1.not null非空
2.defaul默认值,用于保证该字段的默认值 ; 比如年龄:1900-10-10
3.primar key主键,用于保证该字段的值具有唯一性,并且非空
4.uniqu唯一约束,保证该字段的值可以为空,具有唯一性
5.AUTO_INCREMENT自动递增
# 项目方案：基于Python的参数顺序查看工具
## 1. 项目背景与目的
在开发过程中，经常会遇到查看函数、方法等的参数顺序的需求。在Python中，可以通过inspect模块来实现参数的查看。本项目旨在开发一个简单易用的工具，帮助开发者快速查看函数的参数顺序。
## 2. 实现方案
### 2.1 技术选型
- 语言：Python
- 框架：无需使用框架
### 2.2 核心功能
-
一、函数的返回值函数的返回值：通过关键字return 不写return或者return后面不写内容：返回值数目=0，返回None return后面返回一个值：返回就是该数据 return后面返回多个值：返回的是一个元组注意点：函数执行到return就会结束函数的运行，并返回结果# 先看一个例子
li = [11, 22, 33]
res1 = li.append(44
以下内容均来自于OpenPose官方版本的–help结果：./openpose-master/build/examples/openpose/openpose.bin --help来自 /build/gflags-YYnfS9/gflags-2.1.2/src/gflags.cc 的标志：flagfile：从文件加载flags；类型：字符串；默认值：""fromenv:从环境设置flags[使用e
大家好,我又回来了。今天讲一讲回归。回归算法通常用于数值的预测，但是也能用来分类（通过回归计算属于各分类的概率，取其最大者），所以 weka 把回归算法归并于 分类器标签。打开 weka 在data文件夹下找到 cpu.with.vendor.arff 文件，这就是我们用来测试的样本，加载该样本。线性回归算法切换到分类器标签，在 choose 下拉框中选择 function节点下的 LinearR
# Spark UI怎么看数据输出
Spark是一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模的数据并行计算任务。在使用Spark进行数据处理时，我们经常会遇到需要查看数据输出的需求，以确保我们的数据处理结果是正确的。Spark提供了一个方便的用户界面（UI）来监视作业的进度和输出结果。本文将介绍如何使用Spark UI来查看数据输出，并解决一个实际问题。
## 实际问题
假设我们有一个包含大量用
# Android标准输出日志查看方案
在Android开发中，查看标准输出日志是调试和性能分析的重要环节。标准输出日志通常由Android框架和开发者自定义的日志信息组成。为了有效地收集、查看和分析这些日志，我们可以使用Logcat工具，并结合一些代码示例来实现一个简易的项目方案。
## 什么是Logcat？
Logcat是Android提供的一个日志记录系统，用于进行调试、获取错误信息和
# Python怎么看print输出结果
## 问题描述
在使用Python编程过程中，我们经常需要使用print语句来输出调试信息或者查看程序执行的结果。但是有时候，由于输出信息过多或者程序执行过程较为复杂，我们可能很难直观地从输出结果中得到我们想要的信息。因此，我们需要一种方法来更好地解决这个问题，使我们能够更方便地查看print的输出结果。本文将介绍一种解决方案来解决这个问题。
## 方
K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。1. K-Means原理初探 K-Means算
目前，卷积神经网络领域有几种家喻户晓的体系结构，包括：
LeNet。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的。其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet架构。
AlexNet。在计算机视觉中普及卷积网络的第一项工作是Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoff Hinton开发的AlexNet。AlexNet在201
手写字体识别是一个很好练习CNN框架搭建的数据集。下面简单讲述一下整个模型构建的思路： 整个模型通过两次卷积、两次亚采样以及两次全连接层，整个结构比较简单，也易理解。其中，两次卷积层的大小都为5x5，过滤器分别为32和64个，为了不改变图片的大小，设置padding参数为“same”，步长为1，激活函数为Relu；两次亚采样层（Pool）的大小都为2x2，步长设为2，以至于图片尺寸缩小一倍。
ECHO命令是大家都熟悉的DOS批处理命令的一条子命令，但它的一些功能和用法也许你并不是全都知道，不信你瞧：
1． 作为控制批处理命令在执行时是否显示命令行自身的开关
格式：ECHO [ON|OFF]
如果想关闭“ECHO OFF”命令行自身的显示，则需要在该命令行前加上“@”。
2． 显示当前ECHO设置状态
格式：
