10_1_什么是卷积Feature maps(特征maps)彩色图片 [b,h,w,3]三个矩阵合在一起，这是最开始的feature map。feature map是通用的概念，代表数据的feature。x经过层，得到新的x，再经过某一层，再得到新的x。所有中间具体的数据与Tensor都可以理解为feature map。通用的格式：[b,h,w,c]，b张照片，h、w和c维度。这里的c可以不是3，

各种“平均数”在这之前，请大家先要知道这里的“平均数”可不指代平常的概念，在统计学中，平均数可以帮我们把握一批数据的总体情况。均值均值，就是我们日常生活中经常用到的平均数，只需要将所有数字加起来除以数字个数即可。如果用字母（抽象化）来表示均值：μ=∑xn \mu = \frac{\sum x}{n} μ=n∑x​其中μ\muμ是均值的专用符号，读作“缪”。Σ\SigmaΣ为求和符号，读作“西格玛”

在mac上，常用的截图文本识别软件有TextScanner、iText等等，但是它们都是付费的。这次我无意发现了利用脚本和苹果快捷指令就可以使用的开源截图文本识别软件，推荐给大家！！！具体效果如下图所示。在你运行了脚本后（在此之前需要下载ocr脚本到本地），鼠标会变成一个十字叉叉，类似截图操作之后，文字会自动显示在命令行里，同时也复制到了剪切板中。以我自己为例：但是问题是，这样不方便，同时只能识别

06_余票检测&js解加密&12306模拟登录余票检测1️⃣JS解密+混淆破解博客地址：https://www.cnblogs.com/bobo-zhang/p/11243138.html爬取的网站：https://www.aqistudy.cn/html/city_detail.html分析修改查询条件（城市的名称+时间范围），点击查询按钮，捕获点击按钮后发起请求对应的数据包。点

几何意义：点积的结果是一个标量，等于向量大小与夹角的cos值的乘积。交换律：分配律：结合律：其中m是实数。设c=a×b=(x1,y1,z1)×(x2,y2,z2)=(y1∗z2−y2∗z1,z1∗x2−z2∗x1,x1∗y2−x2∗y1)c =a×b =(x1,y1,z1)×(x2,y2,z2)=(y1*z2 - y2*z1, z1*x2 - z2*x1, x1*y2 - x2*y1)c=a×b=

Dynamic Graph Neural Networks for Sequential Recommendation（用于序列推荐的动态图神经网络）Mengqi Zhang,Shu Wu,Member, IEEE,Xueli Yu, Qiang Liu,Member, IEEE,Liang Wang,Fellow, IEEE文章目录Dynamic Graph Neural Networks fo

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很抱歉，这次的深度学习课程笔记在这里（循环神经网络RNN）先告一段落了。最近查询了许多数据相关的岗位，我打算先去学习有关机器学习的课程。关于深度学习，以后如果有空的话，我会继续学习滴！...

饼图大家应该都知道饼图，饼图块的大小表示占总体的比例（频数）。下面是一个例子。频数：“频数”表示在一个特定组，或者说在一个特定区间内的统计对象的数目，类似于数数。饼图可以帮助我们比较各个组的比例，如果大家比例相似，那饼图就用处不大了。条形图条形图一个轴表示类，另一轴表示频数或百分数。可以更精确地指出哪个类的频数最高，也更容易发现细小的差别。它可以是水平或垂直的。下面是垂直条形图的例子（频数标度）：

###第4部分###上传图片并保存路径到数据库参考网址：Django上传图片我的目标是将图片上传，用作User的头像。先给大家看文件结构图：在models.py下加入一行：upload_to是在设置好的的media文件夹下再创建users文件夹。class User(models.Model):"""创建用户表"""# ...省略其他属性# 下面是加入的avatar = models.ImageF