计算量对应我们之前的时间复杂度，参数量对应于我们之前的空间复杂度，这么说就很明显了也就是计算量要看网络执行时间的长短，参数量要看占用显存的量注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理

经典的卷积神经网络模型介绍卷积神经网络简介一、LeNet1、INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层二、AlexNet1、AlexNet特点2、ReLu作为激活函数3、数据增强4、层叠池化5、局部相应归一化6、Dropout7、Alex网络结构8、AlexNet参数数量三、VGG ne

所有不同层数的ResNet：这里给出了我认为比较详细的ResNet18网络具体参数和执行流程图：这里并未采用BasicBlock和BottleNeck复现ResNet18具体ResNet原理细节这里不多做描述，直接上代码model.py网络模型部分：train.py训练部分（使用CIFAR10数据集）：3. 训练测试结果训练损失：每一个epoch结束之后的测试：训练时多次修改超参数，最后经过30次

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人们为了从外界获取信息，必须借助于感觉器官。而单靠人们自身的感觉器官，在研究自然现象和规律以及生产活动中它们的功能就远远不够了。为适应这种情况，就需要传感器。因此可以说，传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。因此可以说，没有众多的优良的传感器，现代化生产也

我试过直接把这个Python文件下载下来，然后上传到服务器上，但是操作了半天也不行，因为这个Python文件里面给出的数据下载链接在谷歌云，但是直接把那个数据下下来上传还是不行，修改数据下载链接到S3文件也不行。指标的简单一点，只要把这个Python文件下载到本地（这个可以不用代理。对于不方便直接使用代理的情况，以下介绍我使用的解决方案：在本机使用代理，然后将文件上传到运行环境的解决方案。大略来说

一、卸载旧版本sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runcsudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.iosudo rm -rf /var/lib/dockersudo rm -rf /var/lib/containerdhint：apt-get报

上述命令会安装以下包：apparmor因此无需再安装mysql-client等。安装过程会提示设置mysql root用户的密码，设置完成后等待自动安装即可。默认安装完成就启动了mysql。

方法网上的都是按照固定的图像大小来进行压缩，本文给出按照比例来压缩的方法——智能压缩：from PIL import Imageinfile = 'cxq1.jpg'outfile = 'cxq2.jpg'im = Image.open(infile)(x,y) = im.size #read image sizex_s = 1000 #define standard widthy_s = int