作者是跟着这个视频学的https://www.bilibili.com/video/BV1h84y1Y7nn?多个级别：*+空格→回车进入下一行→按tab键（多次按回车键直至退出编写小分点状态）同一级别：*+空格（按两次回车退出编写小分点状态）*+空格→[ ]（英文输入法，且中间有空格）→空格。进入界面，点击“文件”，点击“偏好设置”。或者直接在点击“编辑”，点击“表情符号”间距小的换行：ente

把代码复制粘贴进去，然后点击文件→另存为→选择html格式。

之前介绍过网页版的jupyter notebook，好处就是可以一行行运行代码。现在我来介绍VScode里面的jupyter扩展包，以后可以在VScode使用jupyter。好啦，现在你就可以使用jupyter写py代码啦！

很多时候下载python的包很慢，特别是在电脑没有插网线的情况下，今天下载wordcloud，虽然仅仅19.2M，但是它竟然以5kB/s的速度下载，这时候使用清华镜像就特别快（记得关梯子）。稍等几秒即可，从5kB/s到5M/s的舒爽！

作者是跟着学习的，matplotlib系列文章是的自己学习过程中整理的详细说明版本，对小白更友好哦！

数据来源于这篇博客，直接下载好csv文件。

一、实验介绍手写数字识别是一个典型的图像分类问题，在日常生活中已经被广泛地应用。本实验基于mnist数据集，通过搭建卷积神经网络完成手写数字识别模型的训练，并通过训练集与自制手写数字图片对模型性能进行评估。二、设计过程1. 环境搭建安装Python、Pytorch等必要的开发环境。创建一个新的Python项目，用于存放实验代码和数据。2. 数据加载与处理从mnist数据集中下载训练和测试数据。

如果我想开一家咖啡厅，那么咖啡厅的音乐可得精挑细选！又假设我非常喜欢o叔，而o叔只在b站弹钢琴，那这时候我就得想方设法把b站的视频转为音频咯！好的，这样我们的咖啡厅就可以回荡o叔的钢琴弹奏《突然好想你》的音频了！复制这段代码，替换掉url、audio_url、文件名即可。四、复制音频的url，自己试探一下是哪个url。

一、实验介绍手写数字识别是一个典型的图像分类问题，在日常生活中已经被广泛地应用。本实验基于mnist数据集，通过搭建卷积神经网络完成手写数字识别模型的训练，并通过训练集与自制手写数字图片对模型性能进行评估。二、设计过程1. 环境搭建安装Python、Pytorch等必要的开发环境。创建一个新的Python项目，用于存放实验代码和数据。2. 数据加载与处理从mnist数据集中下载训练和测试数据。

点进去，右上角下载即可。