实验内容如下：
进行二维卷积实验，选做空洞卷积和残差卷积实验；
熟练的掌握卷积神经网络的基本操作；
卷积神经网络的组织架构；
卷积神经网络各参数对其有哪些影响；
空洞卷积和残差卷积的基本原理；
手动和PyTorch.nn两种方式实现卷积神经网络的编程；
压缩包包含内容：
torch.nn实现二维卷积车辆分类实验
不同超参数对比
残差卷积实验
空洞卷积实验
前馈神经网络实现车辆分类实验
手动二维卷积实现车辆分类
实验设计说明书。
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第二章云原生2.0的技术及架构特征
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1．?掌握卷积算法的原理；?2．?掌握在CCS环境下，TMS320程序编写、编译和调试程序的方法。?
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