线性回归概述1. 回归（regression）回归是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法，通常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习中大多数任务都与预测有关，当我们想预测一个数值时就会涉及到回归问题。2. 线性回归（linear regression）2.1 假设假设自变量x和因变量y之间的关系是线性的。任何噪声都比较正常，如噪声遵循正太分布。我们以一个实际例子对线性回归进行解释，

np.max(),np.min()首先创建一个二维数组a=np.array([[378., 533.],[456., 420.],[593., 461.],[529., 584.]])不加其他参数,会返回数组中所有数据中的最大值或最小值。np.min(a)[output]:378.np.max(a)[output]:593.加入axis参数，当axis=0时会分别取每一列的最大值或最小值，axis

在Linux服务器上使用Anaconda创建的Python虚拟环境中，通过安装了mayavi和pyqt5。尝试导入mayavi这表明虽然找到了xcb插件，但是Qt无法加载它。

1. Anaconda环境中设置pip的镜像源背景：有些软件包需要使用pip安装而不能使用conda安装，但Anaconda中的pip没内国内镜像源的配置，会导致下载错误。没有使用国内镜像源而导致的pip下载错误ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tqdm (from versions: none)ERROR

argparse

Python文件夹操作1.提要​python中可以使用os及shutill模块进行文件和目录的操作。其中os可以执行简单的文件及文件夹操作。而shutil则提供了大量文件的高级操作，特别针对文件的拷贝删除。import os# 注：有些函数封装在os.path中import shutil2. 判断路径或文件os.path.isabs()# 判断是否绝对路径os.path.exists() # 判断

BN（batch normalization）层多方面解读，包括BN层的作用方式、作用位置、起作用原因、测试时的使用方法等！