2+2=?

lbj985 2008-11-11 04:40:47

2+2=?

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迈克揉索芙特 2008-11-11

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我来接分顶帖的

SYSSZ 2008-11-11

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如果两个2都是字符,2+2=22
请看
Private Sub Form_Load()
a = "2"
b = "2"
c = a + b
Debug.Print c
End Sub

嗷嗷叫的老马 2008-11-11

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进来看MM的

moyifeng 2008-11-11

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2

lbj985 2008-11-11

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.......

打死不掉牙 2008-11-11

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冲星小号?

jhone99 2008-11-11

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2+2=0
相互血拼，0

zuoxingyu 2008-11-11

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标准答案：2+2=5

Amy_Dream 2008-11-11

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[Quote=引用 1 楼 jhone99 的回复:]
lz，亏大了
[/Quote]
(*^__^*)

jhone99 2008-11-11

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lz，亏大了

基于springboot的java毕业&课程设计

1.版本：matlab2014/2019a/2021a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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。

运行程序 1、测试.pt模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境，在根目录打开runs文件，找到trains文件中的best_1.pt即为训练最优模型。 2.在根目录找到 detect.py 文件，修改代码221行默认路径至模型路径，222行路径更改至所需测试图片路径，点击运行。 2、测试.onnx模型文件 1.在pycharm里打开下载的yolov5环境，在根目录打开 export.py 文件，修改默认输出模型类型为onnx，选择best_1.pt输入模型，点击运行。 2.在根目录找到detect_onnx.py文件，修改代码221行默认路径至模型路径，222行路径更改至所需测试图片路径，点击运行。

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