挖坑今天debug的时候自定义了一个函数，使用了start主函数来引用processing函数，processing函数引用了同级文件夹中的python文件中的dataset函数，在运行processing的时候，test是通过的，但是在使用start函数来调用processing函数，processing函数函数调用dataset函数时就出现了报错，提示找不到这个包。（注：这里需要指明的是sta

怎么才能快乐？不以物喜，不以己悲。因为外物而带来的快乐是会失去的，喜悦要来源于自己的内心。对我而言，战胜一个又一个困难的过程是有意思的，可能这件事我不是很感兴趣，但是令我开心的是解决问题的过程。我知道自己现在无法解决这个问题，但是慢慢的去做，在做的过程中我发现自己爱上了这个感觉，爱上了解决问题的过程，就像米哈里所说的心流状态，即使是一点点进步我就会产生一点点发自内心的喜悦。 一呼一吸，一言一行。花

基本知识在深度学习中，图像数据通常以多维数组（在Python中通常使用Numpy数组）的形式表示，这个数组的形状（shape）取决于图像的维度和颜色通道数。灰度图像：对于灰度图像（也就是黑白图像），shape通常是两维的，表示图像的高度和宽度。例如，一个256x256像素的灰度图像的shape将是(256, 256)。灰度图像的像素值通常在0到255之间，其中0表示黑色，255表示白色，中间的值表

问题1，卷积是什么？作用什么？卷积（Convolution）是一种数学运算，常用于信号处理和图像处理领域。在信号处理中，卷积用于将输入信号与卷积核（也称为滤波器）进行运算，产生输出信号。卷积的作用有以下几个方面： 信号滤波：卷积可以用于信号滤波，通过将输入信号与合适的卷积核进行卷积运算，可以实现对信号的滤波操作。滤波可以用于去除信号中的噪声、平滑信号、强调信号中的某些频率成分等。 特征提取：在图

向量和数组之间的关系是什么？向量的定义是什么？在数学科物理中，向量被定义为具有大小和方向量。例如速度是一个向量，因为它不仅有大小（数独），还有方向（行进的方向）。数组是编程中的一种基本数据结构，用于存储一组有序的元素。这些元素可以是任何类型，如整形、浮点数、字符串等。标量（scalar）是零维只有大小，没有方向的量，如1，2，3向量（Vector）是一维只有大小和方向的量，如（1，2）。（计算方向

参考文献2014年中英文对照翻译VGG论文解读原文VGG论文解读 背景介绍VGG是牛津大学的Visual Geometry Group的团队在ILSVRC 2014上的相关工作。在这项工作中，主要研究卷积网络深度对大规模图像识别准确率的影响。其主要的贡献是对使用非常小的卷积滤波器（3 X 3）的体系架构来增加网络深度进行彻底的评估。实验结果表明将网络的深度提升至16-19个权重层可以实现对现有技术

目录PyTorch基础——Numpy经典网络结构——AlexNet

夜晚思考作为一个大学生，住在寝室是很正常的。2024/4/21的夜晚不是很寻常，床下的键盘声和电脑的光亮让我难以入睡。思绪浮想联翩，世界毁灭了，我要毁灭了。情绪在波动，心脏在疼痛。我该怎么去停止这键盘声和光亮从而让我安静的入眠。人总是以为自己是站在道德的高点，很不幸的告诉我自己，当自以为在道德高点时，我其实已经没有了道德。以自己最大的恶意去揣测他人，已经不道德了。键盘声和光亮真

做事中什么最重要？明白自己在干什么，明白此时此刻我在干什么。为什么说这是最重要的?拿做数学题来讲吧，要做一道数学题，必须先看题，了解题目的内容，获取前提条件。获取了前提条件之后，有两种可能，会做和不会做，会做的过程中，最好的感觉是，看了一眼题目之后就胸有成竹了，虽然不知道这道题的答案是什么，但是清楚这道题应该怎么去解答，应该在什么部分注意。这是最好的状态，很清晰的明白自己在做什么的状态。对于第二种

我给自己挖了很多坑没有去填，只能慢慢填了，今天先填第一个坑。本人参考博客1-本人参考博客2-本人参考博客3-AlexNet的翻译本人参考的博客-模型结构发展简史 AlexNet 介绍论文原文链接AlexNet是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年ImageNet图像分类竞赛中提出的一种经典的卷积神经网络。AlexNet在 Ima