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作为计算机视觉中最重要的部分卷积神经网络，从输入到输出做一个全方面的梳理。卷积神经网络一般包含：卷积层池化层全连接层卷积层计算机视觉中为什么要使用卷积操作：假设我们输入的图像大小为 64 * 64 的RGB小图片，数据量就是 64 * 64 * 3，计算得到数据量大小为 12288。如果输入为 1000*1000 的RGB图片，那么数据量将是300万（3m表示300万），也就是我们要输入的特征向量

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TuSimple数据集：Github网址

均值，方差和标准差学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0，8，12，20]和[8，9，11，

OpenGL ES 2.0 中文API

进入anaconda，输入python，回车(base) C:\Users\Administrator>pythonPython 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 08:04:48) [MSC v.1912 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32Type "help", "copyright", "credits" or