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通道分组折半卷积模块(Channel Grouping Half-convolution,CGHF): 实际意义:①传统 CNN 难以针对性提取多层级特征:果蔬图像存在三类关键特征(表面属性如颜色、形状、纹理、深度),无法“差异化”捕捉不同层级特征,导致相似类别难以区分。 ②全通道卷积导致计算与参数冗余:传统卷积对特征图所有通道进行相同操作,产生大量冗余计算,特征部分通道信息重复,无需全通道密集计算。 实现方式:①将特征图通道划分为3组,每组独立卷积实现对判别性特征的敏感度,保证不同特征(颜色、纹理、深层语义)的多样性和完整性。 ②仅对一半通道进行卷积,另一半保持不变,减少 FLOPs和内存访问量。
本视频聚焦 Python 面向对象的核心特性 —— 封装,从 2 个层面展开讲解:第一层通过将全局变量转为对象属性,解决多函数操作同一数据时的作用域问题,避免全局变量污染;第二层引入私有属性(__开头),搭配 set/get 方法实现属性保护,还能在方法中添加逻辑判断(如年龄合理性校验),让数据更安全、更合理。通过多个代码案例演示,从问题出发到解决方案落地,帮你彻底搞懂封装的用法与必要性,无论是新手入门还是巩固基础都适用。 00:00 作用域处理 02:54 用代码理解 07:29 私有+方法 10:10 用代码理解 13:56 多此一举? #python #Python编程 #知识分享 #学习编程 #每天进步一点点 #编程小白必看
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运行6个电脑病毒,但是在WinArm上
小米,华为,苹果。
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