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摘要： import os import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import 阅读全文

摘要： 运行中 阅读全文

摘要： 神经网络是模拟人脑神经元工作的计算模型，是人工智能的基础。 它由输入层、隐藏层、输出层组成： 输入层接收数据（如图像像素），隐藏层对数据逐层加工，输出层给出结果（如 “猫” 或 “狗”）。 每个 “神经元” 会给输入数据加权求和，再通过激活函数输出信号，让网络能处理复杂问题。 比如手机人脸识别、语音 阅读全文

摘要： PyTorch作为开源深度学习框架，以动态计算图、简洁API和强大生态深受开发者青睐。 通过学习相关资料，我了解到其核心优势在于“即插即用”的动态图机制——代码编写与调试时可实时修改计算流程，无需提前定义静态图，大幅降低了深度学习入门门槛。 PyTorch与Python生态深度融合，支持NumPy数 阅读全文

摘要：  ![屏幕截图 2025-06-27 215347](https://img2024.cnblogs.com/blog/3608553/202506/3608553-202 阅读全文

摘要： Python 语言基础学习报告 一、学习内容概述 在 Python 语言基础的学习过程中，我系统掌握了众多核心知识。从最基础的变量与数据类型开始，深刻理解了 Python 中整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等数据类型的特性与使用场景。例如，字符串的切片操作str[start:stop:step 阅读全文

摘要： 09 植物大战僵尸1 import pygame import random import sys 初始化pygame pygame.init() 游戏窗口设置 SCREEN_WIDTH = 800 SCREEN_HEIGHT = 600 screen = pygame.display.set_mo 阅读全文

摘要： 09fang import random class BadmintonGame: def init(self, player1_ability, player2_ability): """初始化羽毛球比赛，设置球员能力值""" self.player_abilities = [player1_ab 阅读全文

摘要： 基本函数的用法 NumPy（数值计算）： 数组创建 np.array() - 从列表/元组创建数组 np.zeros() - 创建全0数组 np.ones() - 创建全1数组 np.arange() - 创建等差数列 np.linspace() - 创建等间隔数组 np.random.rand() 阅读全文

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