2021年「博客之星」参赛博主:CSDN专家-小兔子编程

小兔子编程
青少年编程领域优质作者
博客专家认证
2021-12-28 10:37:46
加精

这是 2021 博客之星 的竞选帖子, 请你在这里增加其他内容。主打少儿编程

 

本人原力8级号,诚信互评,有评必回

 

我正在参加年度博客之星评选,请大家帮我投票打分,您的每一分都是对我的支持与鼓励。

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小兔子编程 2021-12-30
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原力8级号 五星评价 有评必回

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LiBiGo 2022-01-01
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@小兔子编程 https://bbs.csdn.net/topics/603955624 已五星互访
小兔子编程 2022-01-03
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@LiBiGo 已回
Eminewan 2022-01-03
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@小兔子编程 已投5星,请大佬互评,点此号链接, https://bbs.csdn.net/topics/603959652
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李同学va 2022-02-08
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加油!

xzlAwin 博客之星 2022-01-07
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已评五星,留言互评五星必回,https://bbs.csdn.net/topics/603961927

光仔December 博客之星 2022-01-07
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小兔子编程 2022-01-07
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Yongqiang Cheng 博客之星 2022-01-06
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已五星支持。

SZ小天 2022-01-06
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https://bbs.csdn.net/topics/603957626废话不多说,求赞,bi回
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小兔子编程 2022-01-07
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@SZ小天 已回
而又何羡乎 博客之星 2022-01-06
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海绵(宝ᴗ宝) 2022-01-06
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已投五星,欢迎回投,原力7级号,只赚不亏,诚信互投https://bbs.csdn.net/topics/603956041?spm=1001.2014.3001.6953

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小兔子编程 2022-01-06
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@海绵(宝ᴗ宝) 已回
颖火虫-IT赵云 博客之星 2022-01-06
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支持
奔跑滴小羊 博客之星 2022-01-06
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已五星好评,列表可查,请大佬帮我诚信回投,多谢哈!
https://bbs.csdn.net/topics/603958668

小兔子编程 2022-01-06
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@奔跑滴小羊 已回
老张在线敲代码 博客之星 2022-01-06
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老张在线敲代码 博客之星 2022-01-06
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我是阿妹呀 2022-01-06
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冲冲冲,给大佬5星好评!!!
已五星,欢迎回访 留言必回 https://bbs.csdn.net/topics/603955184
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小兔子编程 2022-01-06
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@我是阿妹呀 已回
SYQ930ZJP 2022-01-06
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已五星!评论连接回复我 必回 !https://bbs.csdn.net/topics/603959625

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小兔子编程 2022-01-06
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@SYQ930ZJP 已回
李阿昀 博客之星 2022-01-05
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已投五星,欢迎大佬回访互投:https://bbs.csdn.net/topics/603956878

时间静止不是简史 博客之星 2022-01-05
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码奴生来只知道前进~ 博客之星 2022-01-05
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已五星好评

vue学习 2022-01-05
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已五星

数据Java 博客之星 2022-01-05
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⭐⭐⭐⭐⭐互关,互评,一起加油⭐⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐⭐⭐评分的伙伴我已经互评⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐⭐⭐诚信评分⭐⭐⭐⭐
⭐⭐⭐⭐⭐五星必回⭐⭐⭐⭐
诚信互评,评分必回 https://bbs.csdn.net/topics/603958052
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⭐⭐⭐⭐⭐加油⭐⭐⭐⭐⭐

你脸上有BUG 博客之星 2022-01-05
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欢迎诚信互投 ⭐
https://bbs.csdn.net/topics/603958820?spm=1001.2014.3001.6953
截至2022年1月5日12:53分,所有互投用户已五星回复完毕,可查

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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。

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