np.random的梯度函数函数说明np.gradient(f)计算数组f中元素的梯度，当f为多维时，返回每个维度梯度梯度：连续值之间的变化率，即斜率XY坐标轴连续三个X坐标对应的Y轴值：a,b,c,其中，b的梯度是：(c-a)/2函数小试case1：a=np.random.randint(0,20,(5))print(a)print(np.gradi...

1.神经网络结构图我编写的以两个输入为例子。#设置训练的数据组（逻辑或运算)inputs=[[0,0],[1,1],[0,1]]outputs=[0,1,1]Step1: 输入乘以权重total=x1w1+x2w2Step2: 带入激活函数sigmoid(x)该神经网络将使用Sigmoid function作为激活函数，其绘制了一个典型的S形曲线：此函数可以将任意值映射到区间...

Methods1.空洞卷积下图中，右边为空洞卷积。2.转置卷积目标检测1.传统的目标检测方法滑动窗口法+传统机器学习分类器滑动窗口即有一个窗口在图片上进行滑动，然后检测这个窗口里有没有object。缺点： 识别效果不好，准确率不高；计算量较大，运行速度慢；且可能出现多个正确识别的结果。2. 滑动窗口法则＋CNNCNN可以提高识别的准确率。全卷积神经网络FCN我们知道对于一个各层参数结构都设计好的神

Methods1.空洞卷积下图中，右边为空洞卷积。2.转置卷积目标检测1.传统的目标检测方法滑动窗口法+传统机器学习分类器滑动窗口即有一个窗口在图片上进行滑动，然后检测这个窗口里有没有object。缺点： 识别效果不好，准确率不高；计算量较大，运行速度慢；且可能出现多个正确识别的结果。2. 滑动窗口法则＋CNNCNN可以提高识别的准确率。全卷积神经网络FCN我们知道对于一个各层参数结构都设计好的神

2.1 Numpy数据的维度1.维度：一组数据的组织形式一维数据—列表和集合类型2.列表与数组相同点：都是一组数据的有序结构区别：列表的数据类型可不同；而数组的数据类型相同。3.二维数据----列表由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式。4.多维数据----列表由一维或二维数据在新维度上扩展形成。5.高维数据（键值对组织起来）—字典或数据表示格式2.2Numpy的数组对...

https://blog.csdn.net/dake1994/article/details/82591852https://cloud.tencent.com/developer/article/1493475