1、函数介绍class torch.nn.Linear（in_features，out_features，bias = True ）1.1 作用对传入数据应用线性变换：y = A x+ b1.2 参数in_features - 每个输入样本的大小out_features - 每个输出样本的大小bias - 如果设置为False，则图层不会学习附加偏差。默认值：True1.3 举例m = nn.Li

在使用 torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是：transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225))前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值，分别对应的是RGB三个通道；后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差。这上面的均值和标准差的值是ImageNet数

1、函数介绍class torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices=False)1.1 作用该函数提供了2维的自适应最大池化操作，对于任何大小的输入，可以得到维度为(H,W)的输出，其中，输入特征和输出特征的channel不会变化。1.2 参数output_size: 输出特征的尺寸，可以用（H,W）表示得到的输出return_in

1.CVPR论文查找（每年一届）点击如下链接，输入相关关键字即可搜索。http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018_search.pyhttp://openaccess.thecvf.com/CVPR2019_search.pyall：https://dblp.uni-trier.de/db/conf/cvpr/index.html更好的搜索方式见知乎解答：https

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在安装篡改猴后，时常遇见明明安装了插件，但是在相关页面却调用不了，没有反应。是否能让篡改猴正常使用，而且插件不丢失？

注：A表示事情的结果，B={B1，B2…}表示事情发生的原因条件概率在原因B发生的条件下，结果A发生的概率:全概率假如结果A发生的原因有B1，B2…等多种原因，则全概率公式如下：先验概率  事情还没有发生，根据以往经验和分析得到的概率，在事情发生之前，得到的事情（结果）发生的概率。比如，一次抛硬币实验，我们认为正面朝上的概率是0.5，这就是一种先验概率，在抛硬币前，我们只有常识。...

begin方法：begin();解释：begin()函数返回一个迭代器,指向字符串的第一个元素.end方法：end();解释：end()函数返回一个迭代器，指向字符串的末尾(最后一个字符的下一个位置).rbegin方法：rbegin();解释：rbegin()返回一个逆向迭代器，指向字符串的最后一个字符。rend方法：rend();解释：rend()函数返回一个逆向迭代器，指...