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(Tensorflow)手把手CNN入门:手写数字识别

深度学习最令人兴奋的领域之一就是计算机视觉。通过卷积神经网络,我们已经能够创建自动驾驶汽车系统、面部检测系统和自动医学图像分析等等。在本文中,我将向你展示卷积神经网络的基本原理以及如何自己创建一个对手写数字进行分类的系统。 卷积神经网络的功能似乎是人类大脑中生物功能的复制,早在1959年,David Hubel和Torsten Wiesel对猫和猴进行了研究,这些研究揭示了动物视觉皮层的功能。他们发现的是,许多神经元具有小的局部接受性,即仅对整个视野的一小块有限区域起反应。他们发现某些神经元会对某些特定模式做出反应,例如水平线、垂直线和其他圆形。他们还发现其他神经元具有更大的感受野并且被更复杂的模式刺激,这些模式是由较低水平神经元收集的信息组合。这些发现奠定了我们现在称之为卷积神经网络的基础。接下来,我们逐一介绍卷积神经网络的组成。

8 张图理解 Java

一图胜千言,如果图解没有阐明问题,那么你可以借助它的标题来一窥究竟。 1、字符串不变性 下面这张图展示了这段代码做了什么 String s = "abcd"; s = s.concat("ef"); 2、equals()方法、hashCode()方法的区别 HashCode被设计用来提高性能。equals()方法与hashCode()方法的区别在于: 如果两个对象相等(equal),那么他们一定有相同的哈希值。 如果两个对象的哈希值相同,但他们未必相等(equal)。 JAVA高级架构群:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5gMDouY 3、Java异常类的层次结构 图中红色部分为受检查异常。它们必须被捕获,或者在函数中声明为抛出该异常。 4、集合类的层次结构 注意Collections和Collection的区别。(Collections包含有各种有关集合操作的静态多态方法) 5、Java同步 Java同步机制可通过类比建筑物来阐明。 6、别名 别名意味着有多个变量指向同一可被更新的内存块,这些别名分别是不同的对象类型。 7、堆和栈 图解表明了方法和...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。