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cv2.findContours检测物体轮廓什么是物体轮廓cv2.findContourscv2.drawContours什么是物体轮廓轮廓可以简单地理解为连接所有连续点（沿物体边界）的曲线，这些点通常具有相同的颜色或强度。 轮廓在图像分析中具有重要意义，是物体形状分析和对象检测和识别的有用工具，是理解图像语义信息的重要依据。cv2.findContours通常，为了提高物体轮廓检测的准确率，首先

nn.Sequential()nn.Sequential()介绍一个序列容器，用于搭建神经网络的模块被按照被传入构造器的顺序添加到nn.Sequential()容器中。除此之外，一个包含神经网络模块的OrderedDict也可以被传入nn.Sequential()容器中。利用nn.Sequential()搭建好模型架构，模型前向传播时调用forward()方法，模型接收的输入首先被传入nn.Seq

BCE（Binary CrossEntropy）损失函数图像二分类问题--->多标签分类Sigmoid和Softmax的本质及其相应的损失函数和任务多标签分类任务的损失函数BCEPytorch的BCE代码和示例总结图像二分类问题—>多标签分类二分类是每个AI初学者接触的问题，例如猫狗分类、垃圾邮件分类…在二分类中，我们只有两种样本（正样本和负样本），一般正样本的标签y=1，负样本的标签

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记录刷LeetCode题目时经常用到的一种python操作列表的方法——删除列表中某个元素。列表删除元素一般有三种方法，del、pop()、remove().del 关键字方法del是根据索引(元素所在位置)来删除,举例：>>> str=[1,2,3,4,5,2,6]>>> del str[1]>>> str>>> [1,3,