x是模型的输入，y是模型的输出，模型就是对输入转化为输出的计算。比如输入x可以是一张图片（如猫的照片），模型对图片进行计算处理，然后输出这张图片上对应的物品的类别（猫）。我们可以把算法理解成一个函数：y = f(x)，这里面输入是x，输出是y，模型对应的是映射规则f。
在这篇⽂章中，我们将从头开始实现⼀个简单的3层神经⽹络。假设你熟悉基本的微积分和机器学习概念，例如：知道什么是分类和正规化。理想情况下，您还可以了解梯度下降等优化技术的⼯作原理。
使用Flask的做服务器框架，可以以python code.py的方式运行，但这种方式不能用于生产环境，不稳定，比如说: 有一定概率遇到连接超时无返回的情况
在反向解析和命名空间之前我们先来说说URLS硬编码，用django 开发应用的时候，可以完全是在urls.py 中硬编码配置地址,在views.py中HttpResponseRedirect()也是硬编码转向地址，当然在template 中也是一样了，这样带来一个问题，如果在urls.py 中修改了某个页面的地址（也就是说更改路由系统中对应的路由分发），那么所有的地方(views.py和template中)都要修改。问题出在硬编码，紧耦合使得在大量的模板中修改 URLs 成为富有挑战性的项目。来看下面的模
在开发过程中，使用python的包时可以联网安装，使用sudo pip install 包名称，可以安装包，可是如果使用上面的命令，在同一个目录下安装或者更新，其它的项目必须就无法运行了，怎么办呢？
主要用于生成随机数，大部分python人都会用，但是一般人都是使用randint()帮我们生成某个范围的整数，但其实random模块还有很多非常使用的功能供我们使用，接下来我们就一一了解一下我们的random
众所周知HTTP协议是以TCP协议为基石诞生的一个用于传输Web内容的一个网络协议,在“网络分层模型”中属于“应用层协议”的一种.那么在这里我们并不研究该协议标准本身,而是从安全角度去探究使用该协议传输数据本身存在的安全问题
随着社会在进步和科技的发展, 人们无论是生活还是工作, 都离不开手机, 那也就离不开网络, 人们也就避免不了和各种数据直接或者间接的打交道, 而图像数据是其中数据量高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，意在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些行业领域。
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