目前玩深度学习的小伙伴，上来就是使用现有的深度学习框架（TensorFlow，keras，pytorch，caffe），增加网络层，就像搭积木似的，看似方便，实则有时不利于个人能力发展，要知道现在公司需要的算法工程师，不仅仅只是会搭积木（这种工作，入门几个月的人就可以干了），而是要深入底层，能优化代码，能自己搭。本文

 1.基本原理  图像的缩放一般使用插值算法，而本章将介绍两种常用插值算法：最临近插值法和双线性插值法  1.最临近插值法  将浮点数的位置坐标，进行四舍五入找到原图像的整型坐标即可，具体操作可见下面的公式，其中原图像坐标为（x,y），输出图像坐标为（i，j），比例系数为fx和fy。

 1.基本原理  相互连通且颜色相近的像素集合可以被看成图像的区域，而区域填充就是将每一块图像区域用指定颜色填充，填充的算法有很多种，但今天的猪脚是种子算法。在使用种子算法的时候，我们要注意两点，第一点：连通像素的搜索分为四方向和八方向，根据应用自己选择就行；第二点：边界

文章目录前言代码仓库地址在线演示网址启动网站的时候出现错误渲染路径的一些说明文件结构网页显示一条错误路由顺序js打包出现问题的代码函数没有起作用关于进度开发细节显示不了图片梳理一下函数调用的流程修改一些宽度参数classjs里面的一些细节让三个按钮可以点击设

1.回归树1.1算法介绍大家看到这篇文章时想必已经对树这个概念已经有基础了，如果不是很了解的朋友可以看看笔者的这篇文章：超简单白话文机器学习-决策树算法全解（含算法介绍，公式，源代码实现以及调包实现）_白话决策树-CSDN博客对于回归树的建立，我们一般使用CART回归树，CART(Clas

应用层在应用层的角度看，比如JavaScript开发、Typescript开发、Java开发、Android应用开发等等，利用高级编程语言来控制计算机设备，根本无需关注硬件部分，操作系统部分也无需关注，除非是性能优化，可能需要关注操作系统的一些细节。大多数时候我们是利用高级编程语言以及这些高级编