RNN的思想是利⽤序列化的信息。在传统的神经⽹络中，我们假设所有输⼊和输出彼此独⽴。 但对于 许多任务⽽⾔，这个假设有问题。例如你想预测句⼦中的下⼀个单词，就需要知道它前⾯有哪些单词。 RNN被称为循环，因为它对序列的每个元素执⾏相同的任务，并且基于先前的计算进⾏输出。RNN的另 ⼀个优点是它具有“记忆”，它可以收集到⽬前为⽌已经计算的信息。
中路由的作用：其本质是URL与该URL要调用的视图函数之间的映射，就是为告诉Django对客户端发过来的某个URL应该调用执行哪一段逻辑代码
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
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