本文介绍了感知机与多层感知机(MLP)的基本原理和特性。感知机作为神经网络的基础模型，由输入、权重、偏置和阶跃激活函数组成，能解决线性可分问题但无法处理异或问题。MLP通过引入隐藏层和非线性激活函数(如Sigmoid、Tanh、ReLU)解决了这一局限。文章还阐述了神经网络的训练机制，包括前向传播、反向传播和梯度下降优化，并讨论了模型评估中的训练误差与泛化误差概念，以及欠拟合和过拟合问题及其解决方

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本文系统梳理了人工智能领域核心内容：1）深度学习岗位技能要求，包括应用工程师和算法工程师的专业能力；2）工业文明发展历程与AI定义；3）AI/机器学习在智能家居、医疗等场景的应用；4）机器学习原理（四大组件、训练流程等）；5）主要学习类型（监督/无监督/强化学习）；6）深度学习发展历程与成功案例；7）PyTorch框架优势及课程选择依据；8）图灵测试原理。内容涵盖AI技术体系、发展脉络及实践应用。

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本文介绍了使用Python进行网页数据爬取与解析的若干实例。通过lxml库的XPath技术，实现了从人邮图书网站、酷狗音乐榜单和起点中文网等平台提取结构化数据，包括书名、作者、价格、歌曲名、小说简介等信息。关键点包括：1)使用requests获取网页内容；2)通过XPath精准定位节点并提取数据；3)采用csv/pandas保存数据；4)处理编码问题（utf-8-sig）和异常情况。文章还总结了X