一、二维卷积层（用于处理图像数据）1.二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。
卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。
2.二维卷积层二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。
卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。
3.互相关运算与卷积运算卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。
我们将核数组上
卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。
2.二维卷积层二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。
卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。
3.互相关运算与卷积运算卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。
我们将核数组上
2025/8/20 18:17:09
47KB
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这段代码为机器学习初学者设计，提供了一个易于理解且实用的卷积神经网络(CNN)入门示例。
通过简单的步骤展示如何构建、训练和评估一个基本的CNN模型，帮助新手快速上手深度学习的基础实践。
使用Python编写代码可以很简单且清晰，非常适合新手入门。
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2025/8/20 4:57:32
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用TCP／IP进行网际互联第二卷：设计、实现与内核（第三版）.part2
4.36MB
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大学教师极力推荐，至今还是国际上著名的微积分教材，如果能够认真在此书上下工夫，能对微积分更深入理解。
2025/8/19 7:51:16
48.52MB
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Crystallography,VolumeC(国际晶体学表C卷)包含原子散射因子等，非常不错。
网上很难找到C卷。
此为前500页。
网上很难找到C卷。
此为前500页。
2025/8/18 18:05:15
6.79MB
1
包含压缩包ambari.7z，两个分卷。
hadoop-3.1.1.3.1.4.0-315.tar.gzphoenix-5.0.0.3.1.4.0-315.tar.gzhbase-2.0.2.3.1.4.0-315-bin.tar.gz现在国内外都已经下载不到了，也有仁兄分鲜过资源，但是太贵了，我这里提供打包下载，一次性都有了，省去了大家查找的麻烦。
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2025/8/18 1:33:38
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RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现，简单的数据拟合。
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现。
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现RNN卷积神经网络，LSTM，使用matlab实现，简单的数据拟合RNNMatlab
RNN-LSTM卷积神经网络Matlab实现。
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2025/8/16 18:20:51
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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