池化的结构及优缺点池化（Pooling）是一种常见的神经网络技术，用于降低图像或特征的维度，减少计算量和参数数量。池化层通常位于卷积层之后，用于提取特征的重要信息。什么是池化（Pooling）？池化是一种对特征进行下采样的技术，通过对特征进行局部最大值或平均值池化，来减少特征的维度。池化层

说明农夫约翰的农场可以表示成N*M（1≤N、M≤100）个方格组成的矩形。由于近日的降雨，在约翰农场上的不同地方形成了池塘。每一个方格或者有积水（'W'）或者没有积水（'.'）。农夫约翰打算数出他的农场上共形成了多少池塘。一个池塘是一系列相连的有积水的方格，每一个方格周围的四个方格都被

清塘荷韵-季羡林楼前有清塘数亩。记得三十多年前初搬来时，池塘里好像是有荷花的，我的记忆里还残留着一些绿叶红花的碎影。后来时移事迁，岁月流逝，池塘里却变得“半亩方塘一

1097.池塘计数农夫约翰有一片 N∗MN∗M 的矩形土地。最近，由于降雨的原因，部分土地被水淹没了。现在用一个字符矩阵来表示他的土地。每个单元格内，如果包含雨水，

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