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摘要： 一、技術演進之路 從傳統圖像處理（邊緣檢測+模板匹配）到現代深度學習的轉變： 1998年LeNet5首次應用于MNIST 2012年AlexNet帶來深度學習革命 現代輕量化模型MobileNet的應用 二、核心組件解析 卷積運算的本質 通過3x3濾波器提取局部特征： 特征圖(x,y) = Σ(濾波 閱讀全文

摘要： 一、環境搭建 實驗采用Python3.8環境，主要依賴庫： PyTorch 1.12：深度學習框架 Torchvision 0.13：提供MNIST數據集 OpenCV 4.6：圖像預處理 安裝命令：pip install torch torchvision opencv-python 二、實戰開發 閱讀全文

摘要： 一、循環 For 循環 For 循環基于提供的范圍，能讓我們重復執行特定次數的操作。例如，for i in range(m,n+1)就能從 m 循環到 n 。特別要注意，range(m,n+1)是左閉右開區間。 奇偶數列生成超簡單，像for i in range(0,10,2)就能輸出 0 到 10 閱讀全文

摘要： 在 Python 編程中，遵循良好的代碼規范至關重要。 一、空格使用規范 ? 采用空格表示縮進，切勿使用制表符（Tab）。 ? 語法相關的每一層縮進用 4 個空格表示。 ? 每行字符數最好不超過 79 個。若表達式過長需多行顯示，除首行外，其余行應在正常縮進基礎上再增加 4 個空格。 ? 函數和類定 閱讀全文

摘要： 對于 Python 初學者，掌握數據類型、操作、函數與變量是關鍵基礎。 一、數據類型 基礎類型： ? 整數（int）： ? 浮點數（float）： ? 字符串（str）： ? 布爾值（bool）：C 語言中用 1 和 0 表示，Python 是 True 和 False， 復雜類型： ? 列表（li 閱讀全文

摘要： 一、對python的認識 Python 是由“龜叔”創造的編程語言，不僅可以做日常辦公自動化的事，還能搭網站、當網絡游戲后臺。但像做操作系統、3D 游戲和手機應用就不太合適。而且運行有點慢，代碼加密也難搞。 二、安裝過程 Windows 系統：輕松訪問 Python 官網，下載適合的安裝包，雙擊運行 閱讀全文