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java中的Iterator和Iterable 区别 -
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Spring MVC静态资源处理——<mvc:resources /> ||<mvc:default-servlet-handler />
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卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，特别擅长处理图像相关的机器学习和深度学习任务。它们的名称来源于网络中使用了一种叫做卷积的数学运算。以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积层是CNN的核心组件。它们通过一组可学习的滤波器（或称为卷积核、卷积器）在输入图像（或上一层的输出特征图）上滑动来工作。 滤波器和图像之间的卷积操作生成输出特征图，该特征图反映了滤波器所捕捉的局部图像特性（如边缘、角点等）。 通过使用多个滤波器，卷积层可以提取输入图像中的多种特征。 激活函数（Activation Function）： 在卷积操作之后，通常会应用一个激活函数（如ReLU、Sigmoid或tanh）来增加网络的非线性。 池化层（Pooling Layer）： 池化层通常位于卷积层之后，用于降低特征图的维度（空间尺寸），减少计算量和参数数量，同时保持特征的空间层次结构。 常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在CNN的末端，通常会有几层全连接层（也称为密集层或线性层）。这些层中的每个神经元都与前一层的所有神经元连接。 全连接层通常用于对提取的特征进行分类或回归。 训练过程： CNN的训练过程与其他深度学习模型类似，通过反向传播算法和梯度下降（或其变种）来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。 训练数据通常被分为多个批次（mini-batches），并在每个批次上迭代更新网络参数。 应用： CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。 它们也已被扩展到处理其他类型的数据，如文本（通过卷积一维序列）和音频（通过卷积时间序列）。 随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的结构和设计也在不断演变，出现了许多新的变体和改进，如残差网络（ResNet）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）等。
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520是每年的5月20日，因数字“520”与“我爱你”发音相似而被许多年轻人用作表达爱意的节日。这个节日起源于中国互联网文化，逐渐传递到其他国家和地区。在这一天，情侣们通常会互送礼物、发表情、或者举行浪漫的活动来庆祝爱情。快来领取专属于程序员的浪漫吧！表白的套路很多，但都少不了送花送礼物，作为一个程序员，搞不懂现在流行的泡泡机、小猪、重力感应车等玩具，也不想去让朋友们去送钱炫耀，毕竟真情才重要，钱就物质了。我能给各位单身粉丝们做的可能就只有分享几个表白代码了，在电脑上敲上几行代码，让她在郁闷的周一得到一个大大的惊喜，很简单，一看就会，如果现在用不到也不要紧，先收藏起来，反正这样的节日很多，以后用的时候能找到。
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