Hallo und willkommen zu diesem Python-Tutorial.
Also gut, also haben wir gerade das Gehirn gemacht.
Und jetzt machen wir den Körper.
So wie Sie verstanden haben, ist der Körper der Teil, in dem wir definieren, wie die Handlungen so gespielt werden, wie
dies für den realen menschlichen Körper geschieht.
Sie wissen, Sie haben das Gehirn, das Signale an den Körper sendet, und dann spielt Ihr Körper die Aktion.
Nun, das ist das Gleiche, wie unsere Signale vom Gehirn kommen.
Das Ausgangssignal erhalten wir hier mit der Ford-Funktion.
Sie wissen zuerst, was passiert, wenn wir die Bilder in die Augen des neuronalen
Netzwerks bekommen, das aus den drei Faltungsschichten besteht, und dann mit den vollständig verbundenen Schichten das
Ausgangssignal des Gehirns erhalten, das die Werte enthält.
Dann sollte dieses Ausgangssignal an den Körper weitergeleitet werden und der Körper spielt die Aktion.
Das ist also genau der Teil, den wir jetzt übernehmen werden.
Wir werden die Art und Weise implementieren, in der der Körper die Aktion spielt, und mit einer
bestimmten X-Methode genau wie beim Southron-Auto.
Ich bestehe darauf, dass die max-Methode dringend empfohlen wird, um mit dem Körper der KI in Aktion zu spielen, und deshalb
wollen wir dies tun.
Aber im Gegensatz zu den Einkünften, die wir in der Klasse erzielen werden,
entspricht diese Klasse natürlich dem Körper des Auges. Deshalb wollen wir hier eine Klasse vorstellen, die wir als
nächstes weich bezeichnen werden, aber so Ich möchte es nicht als weich Max bezeichnen, nur weil gesaugter Max eine Klasse von Pi-Fackeln aus
dem Endmodul ist.
Es ist also gefährlich, es so zu nennen.
Deshalb nenne ich es Maxwellian.
Nun ist es sehr klar, dass unser CNN-Faltungsneuralnetzwerk das Gehirn und die Sephton-Aktivität der Körper des
Ohrs ist.
Also Soft next body und lass uns von dem in diesem Modul erben.
Ich glaube nicht, dass wir es benutzen werden.
Aber trotzdem können wir davon erben.
Sie wissen, wenn Sie dieses Zeug maximal verbessern möchten und einige Tools aus dem Modul verwenden
möchten. Nun, Sie werden es mit dem Engine-Modul tun können.
Aber an diesem Punkt glaube ich nicht, dass wir eines der Module in einem Modul verwenden werden.
Also dann rein und lass uns in den Körper gehen.
In Ordnung, so zuerst wie üblich beginnen wir mit unserer angeborenen Funktion, um die Variablen und die Zukunft
zu definieren.
Aber.
Das sind die Körper der KI KI und fragen tatsächlich nach einem menschlichen Körper, dessen Parameter die
Temperatur ist.
Und das ist tatsächlich die einzige Temperatur.
Es ist also ein einfacher Körper, aber die Verwendung dieses Temperaturparameters wird für uns eine Menge bewirken.
OK, aber vor der Temperatur vergessen wir nicht das Selbst, sondern die Objekte für die Körper. Nun können wir
die Temperatur eingeben, die den gleichen Parameter wie den für dieses Auto verwendeten Parameter angibt.
OK.
Und dann Cullen und lassen Sie uns unsere Variablen definieren.
Da wir von DNA und nicht von Mudgal erben, werden wir die Superfunktion wieder verwenden.
Also lasst uns effizient sein, lasst uns auf Ja und lasst uns sehen, dass es hier stimmt.
Und natürlich dürfen wir nicht vergessen, CNN hier durch einen nächsten Kumpel zu ersetzen.
Da gehst du hin.
Nun, ich vermute, das könnte für Sie zu einem Reflex werden, um die Superfunktion in diesem Stadium zu nutzen.
Und was wir tun müssen, ist natürlich eine Temperaturvariable mit self, die T ist und das dem Argument
entspricht, das eingegeben wird, wenn ein Objekt in der nächsten Klasse erstellt wird.
Ich erinnere daran, dass immer, wenn Sie ein Objekt der soft next-Klasse erstellen, die Argumente
in die init-Funktion eingefügt werden müssen. Daher gibt es t und dann die Variable Ihres Objekts,
die an Objekte selbst angehängt ist ist das Argument, das Sie eingeben werden.
Gut.
Und jetzt ist das für die Funktion gesagt, das ist alles was wir brauchen.
Ich denke, wir sind bereit, mit der nächsten Funktion der gesaugten Maximalklasse fortzufahren.
Und dies ist die letzte Funktion, in der nur zwei Funktionen vorhanden sind.
Und die nächste, die in der nächsten toile implementiert wird, sind die Forward-Funktion und Whiteford.
Das liegt daran, dass wir im Moment das Ausgangssignal vom Gehirn weiterleiten müssen.
Das heißt, Sie wissen, dass der Cuno-Inhalt in den Ausgabeneuronen der Ausgabeschicht den Körper verwendet, der
die Aktion ausführt.
Also leiten wir das Ausgangssignal vom Gehirn an den Körper
weiter, der die Aktion spielen wird.
Also gut, machen wir das im nächsten toile und dann ein paar Then ich.