自定义Traits应用

重新排列范围，使得指定位置的元素等于排序后的元素，并且左边的元素都不大于它，右边的元素都不小于它。算法的原理是 “覆盖” 要删除的元素，将保留的元素移到前面，返回新的逻辑尾迭代器，但。对范围内的每个元素应用一个函数，并将结果存储在另一个范围内。移除范围内连续的重复元素，返回新的逻辑结尾迭代器。旋转范围内的元素，使中间元素成为新的第一个元素。这些算法不会改变它们所操作的容器中的元素。这些算法会修改它

图像卷积：AI视觉的魔法之窗

卷积是卷积神经网络（CNN）的核心操作，用于提取图像中的局部特征。通过滑动一个小窗口（称为卷积核或滤波器）在输入图像上，计算窗口内像素的加权和，生成新的特征图。在深度学习中，卷积层通常包含多个卷积核，用于提取丰富特征。卷积核的权重通过训练学习得到，不同卷积核可以检测不同特征。例如，一个3x3的卷积核可能用于检测水平边缘，而另一个可能用于检测垂直边缘。其中，$I$是输入图像，$K$是卷积核，$(x,

【每天一个AI小知识】：什么是机器幻觉？——“一本正经的胡说八道“