C#经典记事本小程序下载

weixin_39820535 2019-05-20 09:30:17

基本上实现了记事本的一些基础功能，例如查找，替换，查找状态栏等等，查找功能实现了区分大小写
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基于卷积神经网络的语义分割卷积神经网络（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

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