所以我们可以采取BFS的方式（因为权值为1，用这个简单点）——>就会使用到队列，就自然而然地想到使用vector的方式进行建图，并用一个Bool vis数组表示节点是否被访问过。（就是将生产相同零件的车间用权值为0的边连接起来，连接后的整体看做一个虚拟节点。ps：并不是真正的连接，只是在后续使用BFS入队时，生产相同零件的车间一起入队即可）。，并将这个节点连接到所有的源点，边的权重为零。(Dijk

在高斯金字塔的下采样过程中，图像缩小，但是卷积核保持不变，使用固定大小的高斯核对图像进行平滑处理。在上采样过程中，图像放大，卷积核也同样保持不变，用来平滑处理插值产生的噪声和细节不连贯。因此，图像的缩放与卷积核的缩放是两个独立的过程，卷积核的大小和操作并不会随图像的缩放而变化。cv2.pyrUp是一个强大的轮廓提取工具，在图像分析、对象检测等应用中具有广泛用途。通过适当的预处理（如二值化或边缘检测

操作维度输出形状作用1[784](最大值),[784](索引)返回每个样本的最大值及对应的类索引（预测类别）0[10](最大值),[784](索引)返回每个类别在所有样本中的最大值及对应的样本索引因此，当outputs的形状是[784, 10]时，选择可以用来获取每个样本的预测类别，而可以用来分析每个类别在样本中的最大预测值。Dropout 会随机丢弃一些神经元的输出，但并不改变输入的样本数量和形