卷积神经网络
摘要：
一个卷积核是3维的(Ci*k*k)，一个卷积层是4维的 Ci :输入通道数 ，padding :左右两边补零的数量 stride :步长，滑窗隔几个滑一下 。padding 和K 要匹配使用 没有提取任何的空间信息，只是简单的缩放 2(Ci/2*K*K/Co/2) 正常卷积的1/2。一般显卡不够用的 阅读全文
posted @ 2019-11-20 17:00 cltt 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
字典
摘要：
>>> d = {'china':'bei','usa':'noy','fra':'par'} >>> d['china'] 'bei' >>> de = {};type(de) #type(x) 返回x 的类型 <class 'dict'> >>> del d['usa'] >>> d {'chi 阅读全文
posted @ 2019-11-18 10:12 cltt 阅读(116) 评论(0) 推荐(0) 编辑
序列
摘要：
序列是具有先后关系的一组元素 s[0]:第0个位置 >>> s ='123456' >>> s[0:2] '12' >>> s[::2] '135' >>> s*3 '123456123456123456' >>> t='cv' >>> s+t '123456cv' >>> '1' in s Tru 阅读全文
posted @ 2019-11-17 20:17 cltt 阅读(313) 评论(0) 推荐(0) 编辑
集合
摘要：
1.集合元素之间无序，每个元素唯一，不存在相同元素 2.集合元素不可更改，不能是可变数据类型 集合用{}表示，元素间用,分隔 建立集合类型用{}或者set() .建立空集合类型，必须用set()，因为空的{}是默认生成字典类型的 >>> s = {'a','b',123} >>> t = set(' 阅读全文
posted @ 2019-11-17 19:52 cltt 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
PyInstaller
摘要：
PyInstaller 都要命令行下进行 将.py源代码转化为无需源代码的可执行文件 D:\python\code>pyinstaller -F qihuaguan.py 要进入py文件的目录，会生成3个文件夹，进入dist目录 打开exe文件即可 在使用pyinstaller -i 2.ico - 阅读全文
posted @ 2019-11-16 09:42 cltt 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
函数递归
摘要：
#字符串反转 def ves(s): if s=='': return s else: return ves(s[1:])+s[0] s=input() print(s[::-1]) print(ves(s)) ''' CAVD DVAC DVAC ''' #汉诺塔 cnt =0 def hano( 阅读全文
posted @ 2019-11-16 09:23 cltt 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
入门常识
摘要：
一张图片表示为三维数组,每个像素值0~255像素点与亮度有关300*100*3 3：[R,G,B]常规套路：1.收集数据并给定标签2.训练一个分类器3.测试，评估合适的数据大小计算图像数据： 阅读全文
posted @ 2019-11-11 15:44 cltt 阅读(107) 评论(0) 推荐(0) 编辑
