步幅第10页

2019-06-21 跑步

能坚持就比别人了不起啦(๑ᴖᴖ๑)3昨天首次被人叫团长，好开心啊自己未来是否能当好团长要加油٩(๑ᵒ̴̶̷͈᷄ᗨᵒ̴̶̷͈᷅)و4步频在183，步幅在80，这几天的平均配速都在六分半，悠哉悠哉地跑，似乎也有点不太对

冬瓜兽·2023-03-11 14:10

运动2

但这次又是跑完感觉右腿僵直，主要是膝盖及踝关节，自己判断是右腿比左腿长，步频快了以后同样配速下步幅变小，腿的弯曲度小，略长的右腿就明显触地更重，触地时间更长，

tthlj·2023-03-11 13:25

今天早上空气又是轻微污染_2022年12月6日跑步日记

跑步地点：马路上当时气温：零下二度左右空气指数:147（空气质量为轻微污染）跑步距离：3.05公里跑步时长:24分42秒平均配速：8分06秒平均心率:173次/分钟（数据错误）平均步频：185步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-03-09 12:41

打球路上跑了两公里_2022年7月29日跑步日记

:24跑步地点：马路上当时气温：二十二度左右污染指数：34（空气质量为优）跑步距离：2.80里跑步时长:24分53秒平均配速：8分54秒平均心率:118次/分钟（数据错误）平均步频：181步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-03-09 02:50

下午七分多的配速六公里_2022年10月28日跑步日记

:16跑步地点：马路上当时气温：十九度左右污染指数：52（空气质量为良）跑步距离：6.16公里跑步时长:45分36秒平均配速：7分24秒平均心率:120次/分钟（数据错误）平均步频：189步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-03-09 02:24

今天龟速两公里_2021年12月11日跑步日记

2021年12月11日7:05跑步地点：马路上当时气温：七度左右污染指数：31（优）跑步距离：2.03公里跑步时长：16分37秒平均配速：8分11秒平均心率：127次/分钟平均步频：186步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-03-09 01:09

零下2度12月第一跑_2021年12月1日跑步日记

12月1日6:37跑步地点：体育场塑胶跑道当时气温：零下两度左右污染指数：27（优）跑步距离：5.05公里跑步时长：31分24秒平均配速：6分13秒平均心率：154次/分钟平均步频：197步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-03-09 00:43

还是打球路上顺便跑上两公里_2022年7月24 日跑步日记

:17跑步地点：马路上当时气温：二十二度左右污染指数：50（空气质量为优）跑步距离：2.90里跑步时长:24分30秒平均配速：8分27秒平均心率:122次/分钟（数据错误）平均步频：186步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-03-09 00:35

758配速五公里_2021年12月19日跑步日记

2021年12月19日6:56跑步地点：马路上当时气温：两度左右污染指数：27（优）跑步距离：5.07公里跑步时长：40分22秒平均配速：7分58秒平均心率：156次/分钟平均步频：186步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-03-08 22:46

十一、填充和步幅、多通道输入输出、池化层作用（3.7学习笔记2）

填充和步幅填充解决原始图像的边界丢失了许多有用信息的问题。步幅则可以快速大幅降低图像宽度和高度。填充（其中像素可以理解为数据）在应用多层卷积时，常常丢失边缘像素。

小常在学习·2023-03-08 21:34

要敢于想象自己想成就的事情

一直尽量维持小步幅跑步，据说这样对膝盖的损伤会小一些，只是步频有点慢。只

天边一朵云lele·2023-02-19 04:05

今天陪老朋友跑了三公里_2022年8月11日跑步日记

:26跑步地点：马路上当时气温：二十六度左右污染指数：47（空气质量为优）跑步距离：3.73里跑步时长:28分59秒平均配速：7分47秒平均心率:131次/分钟（数据错误）平均步频：187步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-02-18 20:09

今天五公里_2022年7月30日跑步日记

:21跑步地点：马路上当时气温：二十五度左右污染指数：39（空气质量为优）跑步距离：5.33里跑步时长:45分58秒平均配速：8分38秒平均心率:117次/分钟（数据错误）平均步频：185步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-02-18 08:28

今天又是打球路上顺便三公里_2022年7月31日跑步日记

:23跑步地点：马路上当时气温：二十六度左右污染指数：54（空气质量为良）跑步距离：2.88里跑步时长:24分45秒平均配速：8分37秒平均心率:117次/分钟（数据错误）平均步频：183步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-02-17 23:58

今天三公里七分多的配速_2022年11月18日跑步日记

06:29跑步地点：马路上当时气温：十度左右空气指数:86（空气质量为良）跑步距离：3.02公里跑步时长:21分37秒平均配速：7分09秒平均心率:181次/分钟（数据错误）平均步频：188步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-02-17 14:54

新年第一跑_2022年1月1日跑步日记

月1日6:34跑步地点：马路上当时气温：零下一度左右污染指数：78（优）跑步距离：5.56公里跑步时长：46分12秒平均配速：8分19秒平均心率：173次/分钟（数据错误）平均步频：183步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-02-17 02:40

“深度学习”学习日记。卷积神经网络--卷积层与池化层的实现

可以很明显的看到，池化的窗口步幅为2，所以2×2的窗口移动间隔2个元素。另外，一般来说池化的窗

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-02-16 21:39

最细！卷积神经网络的历史和各层的作用

目录一历史发展二卷积层2.1卷积层的作用2.1.1提取图像的特征2.1.2局部感知，参数共享2.1.3二维卷积运算2.1.4特征图和感受野2.1.5卷积中的填充和步幅2.1.6卷积层的多输入通道三池化层

<阿睿>·2023-02-07 11:12

跑步要领

有风时，逆风时步频快，步幅小；顺风时步频适中，步幅大。注意呼吸节奏，不要让大风影响了呼吸。

洋洋爱生活·2023-02-07 01:05

卷积神经网络CNN

目录一、卷积层1.卷积2.填充与步幅填充步幅3.池化层4.多通道卷积5.转置卷积二、经典的网络LeNetAlexNetResnet卷积神经网络是计算机视觉中最重要的基础之一，本文将记录网络中的卷积、池化等操作

john_bee·2023-02-04 19:41

Pytorch 与 TensorFlow 二维卷积（Conv2d）填充（padding）上的差异

如果卷积的步幅（stride）取值为1，那么padding='SAME'就是指特征映射的分辨率在卷积前后保持不变，而padding='VALID'则是要下降k-1个像素（即不填充，k是卷积核大小）。

公输睚信·2023-02-04 10:52

今天轻微污染_2022年12月5日跑步日记

跑步地点：马路上当时气温：零下一度左右空气指数:127（空气质量为轻微污染）跑步距离：3.20公里跑步时长:23分13秒平均配速：7分15秒平均心率:162次/分钟（数据错误）平均步频：190步/分钟平均步幅

跑渣汤姆·2023-02-04 08:06

【60天时间管理】D36

慢以致远~60【运动】简爱跑步法简爱跑步法有一个5字要诀：挺：跑步的过程中要抬头挺胸、倾：身体向前微微倾斜、柔：步幅要小，步频要快衡：身体、路面、摆臂平衡,坚：跑步的过程中要坚持建议平时很少跑步的从3公里

M_阿花·2023-02-04 04:14

用Python Opencv实现视频快进

要想实现大步幅快进就要用到跳帧：比如读取完第一帧直接读取第十帧，这样就快进了十倍。如何实现跳帧读取？这里就要用到VideoCapture::set函数。

师大先生·2023-02-03 23:35

基于python实现resnet_Python深度学习（4）——BN层与RESNET+densenet实现,Pytorch,4BN,层及,ResNetDenseNet...

残差块输入为X+Y，因而XY的输出通道要一致可以用1*1的卷积层来调整通道的大小classResidual(nn.Module):#可以设定输出通道数、是否使用额外的1x1卷积层来修改通道数以及卷积层的步幅

weixin_39630813·2023-02-02 07:19

载鸽载舞

想为你穿上雪地靴你迈着T台秀的步幅摇曳生姿款款而来翔姿曳曳一切都成了你展开的双翼的衬托闲庭信步不畏寒可闻鸽哨彻云霄镜头难捕曼妙舞姿雪融心悦自由自在—生命华彩

天空羽毛·2023-02-01 18:38

深度卷积神经网络、池化层、为什么使用卷积、残差网络

s表示步幅，p表示填充的层数。filters的通道数是和输入图像的通道数保持一致的。分析上图案例：第一层卷积：(39+0-3)/1+1=37。

劳埃德·福杰·2023-02-01 15:15

深度学习笔记 —— 转置卷积

再谈转置卷积：换算成卷积之后，卷积是正常卷积，也就是填充为0，步幅为1，与前面填充和步幅是无关的。

Whisper_yl·2023-02-01 04:59

我与跑步的故事-180605@淄博

对的，是节奏，包含了速度，步频，步幅，心率等等相关的所有参数。跑步如此，人生亦然。在平常里积累，就为了用到的时候，充沛的输出吧。没有平时的汗水，不会有赛场上的酣畅

我和勃朗峰有个约会·2023-01-30 17:01

动手学深度学习-学习笔记（五）

本文的主要内容有：：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶一、卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。

花花世界1202·2023-01-30 10:15

【动手学深度学习】卷积层

学习资料：20卷积层里的填充和步幅【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili19卷积层【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili卷积神经网络原理-11-通道的概念_哔哩哔哩_bilibili

Ya_nnnG·2023-01-29 09:23

四.CNN及各模型

1.卷积神经网络基础主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义，介绍各种概念1.1二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核

copain_sir·2023-01-28 04:05

机器学习入门（16）— CNN 池化层概念和特征

图7-14的例子是按步幅2进行2×2的Max池化时的处理顺序。Max池化是获取最大值的运算，“2×2”表示目标区域的大小。如图所示，从2×2的区域中取出最大的元素。

wohu1104·2023-01-26 13:14

深度学习中常用的学习率衰减策略及tensorflow实现

学习率对训练效果的影响（主要体现在对网络的有效容量/参数搜索空间的影响上）：学习率过大：导致参数更新步幅过大，迈过了很多候选

wzg2016·2023-01-25 10:09

深度理解卷积神经网络

CNN中独特的结构就是卷积层，就是一个卷积核然后根据步幅进行扫描运算，最后输出特征矩阵。卷积核的深度和输入特征矩阵的深度相同，而输出的特征矩阵深度和卷积核个数相同。

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-23 11:06

深度学习入门基础CNN系列——批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（dropout）

想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN

心无旁骛~·2023-01-21 10:53

深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数

想要入门深度学习的小伙伴们，可以了解下本博主的其它基础内容：我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN

心无旁骛~·2023-01-19 12:45

吴恩达机器学习Day2

1.梯度下降：最小化代价函数；这个表达式的意思是通过获取w的当前值并对它进行少量调整来更新参数w;α：学习率，通常是0-1之间的一个小正数，基本上控制你下坡时的步幅。

Tezzz·2023-01-19 12:43

深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）

填充（padding）在上图中，输入图片尺寸为3×33\times33×3，输出图片尺寸为2×22\times22×2，经过一次卷积之后，图片尺寸为2×22\times22×2，经过一次卷积之后，图片尺寸变小。卷积输出特征图的尺寸计算方法如下（卷积核的高和宽分别为kh和kwk_h和k_wkh和kw）:Hout=H−kh+1Wout=W−kw+1H_{out}=H-k_h+1\\W_{out}=W-

心无旁骛~·2023-01-18 14:13

学习tensorflow笔记1、梯度计算

1、梯度计算学习北京大学的mooc，记录笔记代码块：生成一个变量w初值为5，设定为可训练学习率lr大小会影响梯度下降的速度和步幅迭代次数epochimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltw

weixin_51298826·2023-01-18 11:28

深度学习第五次 CNN卷积神经网络

卷积计算填充值步幅赤化层：降低参数量级使特征图变小，简化网络计算复杂度特征压缩，提取主要特征加快计算速度防止过拟合缩小最后全连接层中节点的个数，减少整个神经网络参数2.激活函数的作用加入非线性因素提高模型鲁棒性

木丶濯·2023-01-14 15:50

Pytorch深度学习【十二】

填充和步幅卷积核带来的问题—输入形状不断减小更大的卷积核可以更快的减小输出大小形状从nh∗nwn_h*n_wnh∗nw减少到(nh−kh+1)∗(nw−kw+1)(n_h-k_h+1)*(n_w-k_w

EngineeringHR7·2023-01-14 00:26

CNN 卷积层输出尺寸计算（长、宽）

池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸+2*填充值)/步长+1(图像尺寸-池化窗尺寸+2*填充值)/步长+1假设输入图片大小是（H，W），滤波器（卷积核）大小（FH，FW）,一般FH==FW,填充为P步幅为

集电极·2023-01-13 22:07

卷积/池化后的图片大小计算

1、卷积操作设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN：2、池化操作设输入图像尺寸为WxW，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，池化后输出图像大小

纸上得来终觉浅～·2023-01-13 22:06

动手深度学习13：计算机视觉——语义分割、风格迁移

、读取数据集1.2.2构建字典（RGB颜色值和类名互相映射）1.2.3数据预处理1.2.4整合所有组件,读取PascalVOC2012数据集二、转置卷积2.1基本原理2.2转置卷积基本实现2.3填充、步幅和多通道

神洛华·2023-01-11 06:16

卷积层里的多输入多输出通道、池化层

池化层与卷积层类似，都具有填充和步幅。在

暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-09 06:27

填充与步幅对卷积层形状的作用

填充和步幅一般来说，假设输入形状是nh×nwn_h\timesn_wnh×nw，卷积核窗口形状是kh×kwk_h\timesk_wkh×kw，那么输出形状将会是(nh−kh+1)×(nw−kw+1).

DevilXiao-CVer·2023-01-09 06:55

卷积层里面的填充与步幅

1、填充填充（padding）是指在输入高和宽的两侧填充元素（通常是0元素）。图5.2里我们在原输入高和宽的两侧分别添加了值为0的元素，使得输入高和宽从3变成了5，并导致输出高和宽由2增加到4。图5.2中的阴影部分为第一个输出元素及其计算所使用的输入和核数组元素：下面的例子里我们创建一个高和宽为3的二维卷积层，然后设输入高和宽两侧的填充数分别为1。给定一个高和宽为8的输入，我们发现输出的高和宽也是

(ノへ￣、)。·2023-01-09 06:53

【动手学深度学习】20.卷积层里的填充和步幅

1、填充2、步幅这里的P是填充的总行数；nn.Conv2d(1,1,kernel_size=3,padding=1,stride=2),以此为例Ph和Pw就是为2，padding只是一边要加的行数或列数

ShadoooWM·2023-01-09 06:52

深度学习---卷积层中填充和步幅，多输入输出通道，1x1卷积层

1、填充填充是指在输入高和宽的两侧填充元素2、步幅卷积窗口从输入数组的最左上方开始，按从左到右，就从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，将每次滑动的行数和列数称为步幅。

小白827·2023-01-09 06:22

推荐频道

步幅