本文介绍了PyTorch中卷积层、池化层、非线性激活函数和线性层的核心概念与实现方法。主要内容包括：1）nn.Conv2d卷积层的参数配置与计算过程；2）最大池化、平均池化等池化操作的作用与实现；3）ReLU和Sigmoid等非线性激活函数的特性比较；4）线性层的原理与数据摊平方法。通过CIFAR10数据集上的代码示例，展示了各层在实际应用中的使用方法，包括输入输出维度变化、参数设置等关键细节。这

PyTorch中的torch.nn.Module是构建神经网络的基础类，提供网络构建、参数管理、设备转换（CPU/GPU）和训练/评估模式切换等功能。关键方法包括：__init__初始化网络层，forward定义前向传播，parameters获取可学习参数，to实现设备转移，train/eval切换模型状态。通过继承Module类，用户可以自定义网络结构（如示例中的Conv2d层），并自动管理参数

path: C:\Users\Desktop\yolov5-7.0\datasets # ✅ 必须是你改名后的完整路径。我的错误之处是我的数据集的文件夹结构错误，导致YOLOv5 尝试加载。程序会执行指令，运行YOLOv5的train.py文件。确保路径和文件夹名一致（大小写、空格都一样）字段，如果它指向了错误路径（比如默认的。YOLOv5 会自动去读取这个文件里的。如果找不到，说明结构不对，必须

在卷积神经网络（CNN）中，softmax损失函数（也称为交叉熵损失函数）是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异的损失函数。它在分类任务中被广泛使用，尤其是当输出需要解释为概率分布时。定义：Softmax损失函数是结合了Softmax激活函数和交叉熵损失的函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。作用作为优化目标，引导模型调整参数以最小化损失。适用于多分类任务，输出概率分布便于解释和比较

在 Activity 的布局文件中添加标签，并指定该标签的属性为目标 Fragment 的完整类名。可以使用其他属性来配置 Fragment，例如指定和来决定 Fragment 在布局中的大小和位置。在 Activity 中定义一个 FragmentTransaction 对象，用于管理 Fragment 的添加、替换和移除操作。使用 FragmentManager 获取 FragmentTran

在Activity中动态加载Fragment步骤（1）、创建一个Fragment对象（2）、获取FragmentManager的实例（3）、开启FragmentTransaction事务（4）、向Activity的布局器（一般为FrameLayout）中添加Fragment（5）、通过commit()方法提交事务案例：简易的点菜界面效果图：activity_main:右边的菜列表FoodFragm

在卷积神经网络（CNN）中，softmax损失函数（也称为交叉熵损失函数）是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异的损失函数。它在分类任务中被广泛使用，尤其是当输出需要解释为概率分布时。定义：Softmax损失函数是结合了Softmax激活函数和交叉熵损失的函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。作用作为优化目标，引导模型调整参数以最小化损失。适用于多分类任务，输出概率分布便于解释和比较

LitePal是一个开源的Android数据库框架，它提供了简单易用的API来帮助开发者进行数据库操作。LitePal允许开发者使用面向对象的方式来操作数据库，而无需编写复杂的SQL语句。

MPAndroidChart之动态折线图

TabLayout是Android Support库中的一个控件，它通常与ViewPager结合使用，用于实现多个页面的切换和导航。TabLayout通过标签页的形式展示不同的内容，用户可以通过点击标签页来切换不同的页面。PagerAdapter是Android中的一个抽象类，用于在ViewPager中管理页面的适配器。它提供了统一的接口和方法，使得我们可以轻松地将不同的页面内容与ViewPage