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PyTorch 卷积神经网络原理视频学习报告 一、学习背景与视频概述 在计算机视觉快速发展的当下，卷积神经网络（CNN）作为图像特征提取的核心模型，其原理与实现能力成为深度学习学习者的必备技能。本次学习基于 “原理可视化 + PyTorch 实操” 类教学视频，该视频以 LeNet、ResNet 等 阅读全文
posted @ 2025-10-22 14:15
广东吴亦几
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摘要：
1.温度值转化 TempStr = input("请输入带有符号的温度值：") if isinstance(TempStr, str) and TempStr[-1] in ['F', 'f']: C = int((float(TempStr[0:-1]) - 32) / 1.8) print(f" 阅读全文
posted @ 2025-03-18 09:24
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dayup, dayfactor = 1.0, 0.01 for i in range(1, 366): if i % 5 in [4, 0]: dayup = dayup * (1 - dayfactor) else: dayup = dayup * (1 + dayfactor) print(" 阅读全文
posted @ 2025-03-18 08:44
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dayup, dayfactor = 1.0, 0.01 for i in range(1, 366): if i % 7 in [6, 0]: dayup = dayup * (1 - dayfactor) else: dayup = dayup * (1 + dayfactor) print(" 阅读全文
posted @ 2025-03-18 08:39
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大模型使用方法与技巧调研读书报告 一、开场唠唠 现在人工智能发展得那叫一个快，大模型在好多领域都超厉害，像自然语言处理、图像生成啥的。从最早的GPT - 2到现在的GPT - 4，还有咱国内的文心一言、通义千问，这些大模型是越来越牛，能用的地方也越来越多。我这份读书报告呢，就是去调研和比较不同大模型 阅读全文
posted @ 2025-03-09 23:32
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import random name = input("请输入名字:") lucky = 1 random.seed(7) for c in name: lucky += ord(c)*random.randint(1,77) print("幸运数字是:{}".format(lucky%777)) 阅读全文
posted @ 2025-03-09 23:16
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sum,tmp = 0,1 for i in range(1,11): tmp *= i sum+= tmp print("运算的结果是：{}".format(sum)) 阅读全文
posted @ 2025-03-09 23:10
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n = input("请输入整数：") sum = 0 for i in range(int(n)): sum += i + 1 print("1到N之和：",sum) 阅读全文
posted @ 2025-03-09 23:09
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diet = ['西红柿 ','花椰菜 ','黄瓜 ','牛柳 ', '虾仁 '] for x in range(0, 5): for y in range(0, 5): if not(x == y): print("{} 炒 {}".format(diet[x], diet[y])) 阅读全文
posted @ 2025-03-09 23:08
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str1 = input("请输入一个人的名字:") str2 = input("请输入一个国家的名字:") print("世界那么大，{}想去{}看看".format(str1,str2)) 阅读全文
posted @ 2025-03-09 23:03
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