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关于bancxc网友封杀
中国风
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2011-06-01 02:36:25
发现bancxc网友在非技术区发骂贴,希望你能发私信给我说明发骂贴的原由,今日开会ing,晚上上CSDN处理
暂封杀:1月
如果你说出的理由,可以接受为非捣乱情况,会作解封处理,骂贴已删除。
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关于bancxc网友封杀
发现bancxc网友在非技术区发骂贴,希望你能发私信给我说明发骂贴的原由,今日开会ing,晚上上CSDN处理 暂封杀:1月 如果你说出的理由,可以接受为非捣乱情况,会作解封处理,骂贴已删除。
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dawugui
2011-06-01
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bancxc骂人不对,希望能改之.
恳请解封bancxc
黄_瓜
2011-06-01
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[Quote=引用 6 楼 xuam 的回复:]
对你有什么好处呢????
引用 4 楼 beirut 的回复:
这家伙是惯犯了,封他十年二十年的都不够过分
[/Quote]
其实bancxc 和banxcx都是我的马甲。
不想要了
BaoShiqiang
2011-06-01
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别人叫我东升哥
东那个升
2011-06-01
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[Quote=引用 4 楼 beirut 的回复:]
这家伙是惯犯了,封他十年二十年的都不够过分
[/Quote]
神马被哪个妞占用了呢
2011-06-01
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6.1最快乐的事:抢小盆友的分分……
我是无聊至极的人
2011-06-01
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我明天也去倒倒分啥的。
xuam
2011-06-01
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对你有什么好处呢????
[Quote=引用 4 楼 beirut 的回复:]
这家伙是惯犯了,封他十年二十年的都不够过分
[/Quote]
神马被哪个妞占用了呢
2011-06-01
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6.1最快乐的事:抢小盆友的分分……
黄_瓜
2011-06-01
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这家伙是惯犯了,封他十年二十年的都不够过分
xuam
2011-06-01
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又一个被封了????
lflljt
2011-06-01
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zb63668331
2011-06-01
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C# :XML和JSON互转
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基于tensorflow2.x卷积神经网络字符型验证码识别 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。
【三维装箱】遗传和模拟退火算法求解三维装箱优化问题【含Matlab源码 031期】.zip
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