json 大白话怎么说

时间: 2023-08-12 19:56:04 浏览: 121
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。
相关问题

用大白话说进程和线程

好的,让我用简单易懂的方式来解释进程和线程: **进程(Process)**: 进程就像是电脑里的一个单独执行任务的小程序。每个程序在运行时都会创建一个独立的进程,比如你打开浏览器、播放音乐软件,这些都是不同的进程。进程有自己的内存空间,有自己的输入输出设备(如屏幕和鼠标),它们之间互不干扰。每个进程都有自己的生命周期,从启动到结束都是独立进行的。 **线程(Thread)**: 线程是进程内的一个执行单元,就像是一个进程内的小任务。想象一下,你在厨房里做菜,一边切菜一边炒菜,切菜和炒菜就是两个并行进行的任务,分别对应于两个线程。在一个进程中,可以同时存在多个线程,它们共享同一块内存,所以数据交换更方便。线程的切换比进程切换更快,因为它们都在同一个进程中,所以它们之间的通信和同步相对简单。 总结一下,进程是操作系统分配资源的基本单位,而线程则是用来提高程序效率和响应速度的一种调度机制。

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。
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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩