json 大白话怎么说

JSON（JavaScript Object Notation）是一种用于存储和交换数据的轻量级文本格式。它的结构简单易懂，类似于字典或者键值对的形式，由键和对应的值组成。就像我们平时使用的字典一样，JSON可以存储各种类型的数据，包括字符串、数字、布尔值、数组和对象等。JSON的好处是它易于阅读和编写，并且可以被多种编程语言方便地解析和生成。它在互联网传输数据时被广泛应用，使用起来非常方便。

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本科生学深度学习-大白话说清楚cnn

卷积神经网络（CNN）是一种常用于图像处理和模式识别的深度学习模型。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的神经元结构。为了用通俗的语言解释CNN，我们可以用以下方式来理解它：

假设你要识别一张猫的图片。首先，你的大脑会将这张图片的像素点转化成一系列数字，并且记录下它们的位置和颜色。然后，大脑会将这些数字输入到“卷积层”中。

在卷积层中，会有很多个“过滤器”。这些过滤器可以视为一双眼睛，它们通过抓取图片的不同特征来帮助你识别物体。每个过滤器都在图片上滑动并计算一个“特征图”，这个特征图描述了所检测到的特定特征。例如，一个过滤器可以检测到猫的边缘，另一个可以检测到猫的颜色等等。当所有过滤器完成计算后，就会得到一些不同的特征图。

在“池化层”中，每个特征图都会被压缩，去除一些不重要的信息。这样可以减少需要计算的数据量，并且使得特征更加鲁棒和不变形。

最后，在全连接层中，所有的特征图都被连接起来，形成一个巨大的向量。接下来，这个向量会通过一些神经元节点，最终输出识别结果，也就是“这是一张猫的图片”。

CNN的一个重要特点是参数共享，这意味着每个过滤器会在整个图片上进行计算，而不仅仅是某个局部区域。这样可以减少需要计算的参数量，提高训练速度和模型的泛化能力。

总结一下，CNN通过卷积层来提取图像的特征，并通过池化层降低特征的维度。最后，通过全连接层将所有特征连接起来并输出结果。这种结构使得CNN非常适合于图像分类和识别任务。

transformer大白话

Transformer是一种深度学习模型架构，用于处理序列数据，如文本或语音。它由多个相同的模块组成，其中最重要的是自注意力机制。自注意力机制使模型能够同时关注输入序列中的不同位置，并学习它们之间的依赖关系。这种注意力机制使得Transformer能够在处理长序列时更加高效和准确。此外，Transformer还引入了残差连接和层归一化，以帮助模型更好地处理梯度和加速训练。总的来说，Transformer是一种强大的模型架构，已在许多自然语言处理任务中取得了显著的成功。