张士玉小黑屋

1、简介学习目标：掌握卷积计算过程掌握特征图大小计算方法掌握PyTorch卷积层API基本概念：①在计算机视觉领域，往往我们输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高。另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高。②卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）是含有卷积层的神经网络；卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征。③CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成；卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似人工神经网络的部分，用来输出想要的结果。关于卷积层的python的API，提取表格如下：API参数说明nn.Conv2di

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背景及意义一、背景随着人们健康意识的提高和医疗服务需求的多样化，社区医疗在整个医疗体系中的地位日益重要。然而，当前社区医疗服务存在一些问题，如信息流通不畅、服务效率低下、医疗资源分配不均衡等。传统的医疗服务模式难以满足居民日益增长的健康需求。同时，互联网技术的飞速发展为解决这些问题提供了新的途径。Python和Django作为强大的开发工具，能够快速构建功能丰富、交互性强的Web应用程序，为搭建社区医疗服务平台提供了技术支持。二、意义改善医疗服务可及性居民可以通过平台随时随地获取医疗信息、预约医生、查询健康档案等，打破了时间和空间的限制，尤其是方便了行动不便的患者和老年人。这有助于提高社区医疗服务的覆盖率，让更多居民能够享受到便捷的医疗服务。优化医疗资源配置平台可

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