flask中是没有ORM的，如果在flask里面连接数据库有两种方式一：pymysql
二：SQLAlchemy
是python 操作数据库的一个库。能够进行 orm 映射官方文档 sqlchemy
SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是，SQL数据库的量级和性能重
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2023-12-25 13:26:06
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前言 卷积神经网络（ConvNets或CNNs）作为一类神经网络，托起cv的发展，本文主要介绍卷积神经网络的另外一个操作——池化操作，其原理，并以小白视角，完成池化从0到1的numpy实现。1 作为小白入坑篇系列，开始今天的算子池化，错过其他算子的请关注公众号所向披靡的张大刀后台领取。 池化一词开始视觉机制，指的是资源的合并、整合，英文为pooling，中文直译过来即
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2023-12-09 14:14:56
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在该网络结构中，存在一个最大池化层和一个全局平均池化层，而在其他的CNN网络中，也会时而看到池化层的出现。那么，什么是池化层呢？在CNN网络中，池化层又能起到什么作用？池化 池化一般接在卷积过程后。池化，也叫Pooling，其本质其实就是采样，池化对于输入的图片，选择某种方式对其进行压缩，以加快神经网络的运算速度。这里说的某种方式，其实就是池化的算法，比如最大池化或平均池化。池化过程类似于卷积过程
# 在 Python 中实现池化操作的完整指南
池化操作（Pooling）是深度学习中特别常见的一种技术，特别是在卷积神经网络（CNN）中用于降维和提取特征。池化操作可以帮助减少计算量，同时保留重要的信息。本篇文章将引导你如何在 Python 中实现池化操作。
## 整体流程
首先，我们需要了解实现池化操作的整体流程。下面是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-09-10 06:52:27
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近期，想了深入了解一下python中的数据库池概念，其实目前没有遇到过需要创建数据库池的业务场景，因为当前对数据的处理，写了几个后台数据处理逻辑，有些是1个小时处理一次，所以在代码结构上就是每隔一个小时就会重新连接一次数据库，连接好后，执行算法，将跑出来的结果存入数据库。数据量其实也不是很大，就万条左右，写入速度也已经很快了。所以构建数据池其实也没有必要，对于效率的提升并不明显。但是如果是做一个数
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2023-12-18 21:21:46
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numpy实现神经网络系列工程地址：https://github.com/yizt/numpy_neuron_network本文目录 numpy实现神经网络系列Max Pooling前向过程反向过程Average Pooling前向过程反向过程Global Max Pooling前向过程反向过程Global Average Pooling前向过程反向过程Cython加速 Max Pooling前向
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2023-12-27 10:22:17
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Numpy入门之数组操作Numpy入门之数组操作更改形状数组转置更改维度数组组合数组拆分 Numpy入门之数组操作更改形状在对数组进行操作时，为了满足格式和计算的要求我们通常要改变其形状。 通过直接修改ndarray的shape属性来改变形状： 另外一个就是最常用的内置函数reshape()函数：numpy.reshape(ndarray,newshape)。通过reshape函数我们可以将nu
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2023-12-09 11:25:46
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目录1. 卷积1.1 卷积的目的1.2 卷积的基本属性1.3 卷积的特点2. 卷积分类与计算 2.1 标准卷积2.2 反卷积（转置卷积）2.3 空洞卷积2.4 深度可分离卷积2.5 分组卷积2.6可变形卷积 3. 池化1. 卷积卷积（Convolution），也叫褶积，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部
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2023-11-27 10:14:38
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一、CNN网络模型NLP中CNN模型网络：二、Pooling操作1、CNN中的Max Pooling Over Time操作（1）概念：MaxPooling Over Time是NLP中CNN模型中最常见的一种下采样操作。意思是对于某个Filter抽取到若干特征值，只取其中得分最大的那个值作为Pooling层保留值，其它特征值全部抛弃，值最大代表只保留这些特征中最强的，而抛弃其它弱的此类特征。（2
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2024-04-15 09:45:28
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# 如何实现Python NumPy操作
## 步骤概览
为了帮助你更好地理解如何在Python中使用NumPy进行操作，我将为你介绍整个流程，以便让你快速上手。以下是实现Python NumPy操作的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入NumPy库 |
| 步骤二 | 创建NumPy数组 |
| 步骤三 | 访问和操作数组元素 |
## 具体
原创
2024-04-02 06:51:56
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(1)卷积层：用它来进行特征提取，如下：输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28*28*1的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图；我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图。如下：关于卷积的过程图解如下：输
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2024-06-07 11:28:14
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AlexNet上的一个完整的卷积层可能包括一层convolution、一层Rectified Linear Units、一层max-pooling、一层normalization。整个网络结构包括五层卷积层和三层全连接层，网络的最前端是图片的原始像素点，最后端是图片的分类结果。 1.第一层：卷积层 其中conv1说明输出为96层，使用的卷积核大小为[11,11]，步进为4。在此之后变为[55,55
常用的池化操作主要针对非重叠区域，包括均值池化、最大池化等。其中均值池化通过对邻域内特征数值求平均来实现，能够抑制由于邻域大小受限造成估计值方差增大的现象，特点是对背景的保留效果更好。最大池化则通过取邻域内特征的最大值来实现，能够抑制网络参数误差造成估计均值偏移的现象，特点是更好地提取纹理信息。池化操作的本质是降采样。特殊的池化方式还包括对相邻重叠区域的池化、空间金字塔池化。 相邻重叠区域的池化，
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2024-05-29 08:37:54
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#池化方法池化操作是卷积神经网络中的一个特殊的操作，主要就是在一定的区域内提出该区域的关键信息(一个亚采样过程)。其操作往往出现在卷积层之后，它能起到减少卷积层输出的特征量数目的作用，从而能减少模型参数同时能改善过拟合现象。池化操作通过池化模板和步长两个关键变量构成。模板描述了提取信息区域的大小(size_PL)，一般是一个方形窗口；步长(stride)描述了窗口在卷积层输出特征图上的移动步长，一
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2023-09-27 08:23:32
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池化操作通常在卷积神经网络中使用，并且与卷积操作配合使用，可以起到调节数据维数，并且具有抑制噪声、降低信息冗余、降低模型计算量、防止过拟合等作用。池化没有可以学习的参数，所以某种程度上与激活函数较为相似，池化在一维或多维张量上的操作与卷积层也有很多相似之处。一：.基本原理 池化操作最初是用来减小数据大小，使模型更容易训练，这个过程即为下采样(downsampling)，这
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2023-08-22 12:39:43
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Tensorflow–池化操作pool(池化)操作与卷积运算类似，取输入张量的每一个位置的矩形邻域内值的最大值或平均值作为该位置的输出值，如果取的是最大值，则称为最大值池化；如果取的是平均值，则称为平均值池化。pooling操作在图像处理中的应用类似于均值平滑，形态学处理，下采样等操作，与卷积类似，池化也分为same池化和valid池化一.same池化same池化的操作方式一般有两种：same最大
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2024-04-15 14:36:01
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1. 介绍python本身含有列表和数组，但对于大数据来说，仍有不足，如不支持多维数组，也没有各种运算函数，不适合做数值运算。NumPy弥补了这些不足，它提供了两种基本的对象：ndarray：存储单一数据类型的多维数组ufunc: 能够对数组进行处理的汗水2. 生成ndarray的几种方式2.1 从已有数据中创建示例一：import numpy as np
list1 = [1, 2, 3, 4]
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2023-09-21 01:48:18
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一、Numpy数组基本用法1、Numpy是Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。2、NumPy提供一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“items”的集合。3、numpy.ndarray支持向量化运算。4、NumPy使用c语言写的，底部解除了GIL，其对数组的操作速度不在受python解释器限制。二、numpy中的数组：Numpy中的数组的使用跟Python中的列表非常
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2023-06-22 22:56:04
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# PyTorch 反池化操作：简单易懂的科普
在深度学习中，池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（CNN）中的一个重要组成部分。它的主要功能是降低特征图的维度，以减少计算和提高模型的泛化能力。而反池化操作（Unpooling）则是池化操作的逆过程，能够将降维后的特征图恢复到原来的尺寸。本文将深入探讨PyTorch中的反池化操作，并提供相关代码示例。
## 什么是反池化
反池化
池化（pooling）主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，池化相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。 池化操作可以看做只取用某一个区域的关键特征，忽略其他特征。池化的作用1、pooling的结果是使得特征减少，参数减少，但pooling的目的并不仅在于此。 2、pooling目的是为了保持某种不变性（旋转、平移、伸缩等）。池化的概念根据相关理论，特征提
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2024-01-08 18:37:41
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