应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成，在卷基层内部通常会有如下几个操作：1.图像通过多个卷积核滤波，添加偏置，提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出

原文链接：什么是函数组合？函数组合（Compose），如果一个函数要经过多个函数处理才能得到最终值，这个时候可以把中间过程的函数合并成一个函数。函数组合默认是从右到左执行，每个函数只能接收一个参数，否则需使用柯里化进行转换。作用函数组合可以让我们把细粒度的

1\.什么是嵌套函数  嵌套函数就是在函数中定义函数，英文叫nestedfunctiondef outer(x):    def inner():        print(x)    inner()这也很好理解，在函数outer中定义了另外一个函数inner，而inner也必须在outer

coding:utf8'''灰度拉伸定义：灰度拉伸，也称对比度拉伸，是一种简单的线性点运算。作用：扩展图像的直方图，使其充满整个灰度等级范围内公式：g(x,y)255/(BA)f(x,y)A,其中，Aminf(x,y),最小

Camera与MatrixAndroidUI系统中，Camera充当着相机的角色，无论是系统成像还是UI绘制。都离不开Camera。但是在Android系统中，存在两种Camera，一种是视觉成像的（拍照、摄像），另一种是图形绘制（游戏、地图、3D），实际上两种也都离不开Matrix，所以本质上可以理解为，一个负责对相机以外

1）装饰器的理解：1、作用：在不改变原函数的基础上，给函数增加功能   2、返回值：把一个函数当作参数，返回一个替代版的函数3、本质：返回函数的函数4、应用场景：计时器、记录日志、用户登陆认证、函数参数认证2）无参函数装饰器  实例：被装饰的函数没有参数     执行结果为：  

一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:!(http://im

解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数

使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs

函数是一组语句，可以在程序中重复使用。函数不会在页面加载时自动执行。函数将通过调用函数来执行。创建函数要创建（通常称为声明）一个函数，请执行以下操作：使用func关键字。指定函数的名称，后跟括号()。最后，在花括号内添加定义函数应执行的代码。语法Gofun