动手学深度学习20 卷积层里的填充和步幅 1. 填充和步幅2. 代码实现3. QA4. 练习 课本： https://zh-v2.d2l.ai/chapter_convolutional-neural-networks/padding-and-strides.html 1. 填充和步幅 卷积网络可调的超参数。 当输入shape一定，卷积核shape一定，想要做更深层的

创建位图的方法 //// 摘要:// 用指定的大小、像素格式和像素数据初始化 System.Drawing.Bitmap 类的新实例。//// 参数:// width:// 新 System.Drawing.Bitmap 的宽度（以像素为单位）。//// height:// 新 System.Drawing.Bitmap 的高度（以像素为单位）。

总结 19-卷积层 【补充】看评论区建议的卷积动画视频 数学中的卷积 【链接】https://www.bilibili.com/video/BV1VV411478E/?from=search&seid=1725700777641154181&vd_source=e81e116c4ffe5e79d4bc44738263eda4 【可判断是否为卷积的典型标志】两个函数中自变量相加是否可以消掉

认识步幅（stride）         卷积核从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。 计算步幅          假设输入的形状n∗n，卷积核的形状为f∗f，填充大小为p，步幅大小为s，输出的高和宽均为((n+2p−f)/s)​+1。 这里可以看到，当参数选择的不恰当时，会造成输出形状计算得出不是整数，所以这里的

参考链接 【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》卷积神经网络2-2：填充(padding)和步幅(stride) 一、卷积 卷积是在深度学习中的一种重要操作，但实际上它是一种互相关操作，，首先我们来了解一下二维互相关：具体做法是对应数字相乘后相加   Output具体的运算过程：  而一个卷积运算的操作如下，给一个输入矩阵和一个核函数，我们将从输入特征的左上角开始与核函数

任务：通过角色状态精确控制其走跑的动画表现（由于内容较多，此篇只记录思路，读者自行实现） 第一步  同步角色状态到动画蓝图（主要是速度2D和步态（走、跑、加速跑）） 第二步  新建走跑混合空间的设置 第三步  计算走跑混合，步幅混合，动画播放速率 第四步  根据前三步所得的值，控制输出动画 原始教学视频合集链接：https://www.bilibili.com/v