卷积网络 步长&填充 大小 与输入输出大小的关系
在设计深度学习网络的时候，需要计算输入尺寸和输出尺寸，那么就要设计卷积层的的各种参数。这里有一些设计时候的计算公式，方便得到各层的参数。这里简化下，约定： 没有填充，单位步长 零填充，单位步长半填充 全填充 参考图如下图所示; 不填充，非单位步长 零填充，非单位步长 示意图如下： 参考：[1603.07285
年轻红牛
前端开发 如何提高工作效率
反省了一下自己最近的状态。有点过于依赖外在的环境，把提升自己的工作效率放在了是否有 外界人力 帮忙、是否有 硬件支持，而忽视了对自身的要求。改变环境，还是让自己适应这个环境，哪个对将来的发展更有帮助？拓宽知识面当你掌握的东西多了，就可以用更高效的方法来提升自己的工作效率。举例：想要修改网站的“版权所有 © 1999-2011”最早我们需要打开所有的htm
