属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

当实际处理多维变量时，尤其需要使用到Tensorflow这样深度学习库，比如，图片数据批次其形状为：N×H×W×CN×H×W×C,高维序列格式存在难以理解的问题。因此如何读懂这些高维序列是一个很基础的问题。列表和1-DNumpyarray如何检索一个列表中的元素，上图给出了很好的描述嵌套列表和2-DNumpy序列当嵌套两个List事情就变得很有趣了。2-D表示：矩阵、数据库里的表格、灰度图像上面是一个List里面嵌套了三个List，每个List都表示长方形表中的一个行向量在Python中访问一个

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*.数据的维度: 相同地位的数据放到一起,感觉用张量理解就好*.列表和数组的区别: 列表相当于集合,成员的类型可以不同,编程理解*.高维数据:仅仅利用数据的最基本的二元关系展示数据间的复杂关系.(用键值对表示,比如xml)*.数据维度的python表示:     一维数据:列表(有序)和集合类型(无序)     二维及高维数据:列表     高维数据:字典类型及数据表达格式(JSON,XML,YAML)*.numpy功能: 1.提供了强大的N维数组对象ndarray 2.广播功能函数 3.整合c