本项目旨在通过深度学习技术精确识别并输出图片中三条红线的像素位置。我们对比了多种模型结构，包括纯RNN、CNN+RNN和RNN+CNN，并在RNN中引入多头注意力机制、CNN中引入SEAttention以提升性能。实验结果显示，RNN+CNN模型在精确度和性能上表现最佳，有效地识别了红线位置，为图像识别领域提供了一种新的解决方案。

主要内容分为理论推导和代码实现两个部分。理论推导包括聚类介绍、常见距离介绍、KMeans算法模拟三块。代码实现包括逻辑回归代码实现；python实现和sklearn包 2种方法完成Kmeans聚类任务。

内容主要包括布局介绍和实战两部分。布局介绍简单概括了线性布局、相对布局、帧布局、表格布局、网格布局、约束布局等6种布局的特性。实战包括实践了解布局的属性参数以及完成一个小项目。

假设一个空间中有一堆散点，线性回归的目的就是希望用一条直线，最大程度地“概括”这些散点。它不要求经过每一个散点，但是希望能考虑到每个散点的特点。按照西瓜书的例子就是，好瓜的评判标准y可以由xi​表示，也就是说，fgood​(x)=w1​x色泽​+w1​x根蒂​+w1​x敲声​+b。

在数学建模中，我经常遇到这样一个问题：在某一步中，需要把数据分成好几个类别或者是按照数据大小分级划分。面对这样的问题，应该怎么划分？经典的例子是 2023 年美赛C题 Wordle 的倒数第二问，很多团队评估了每个单词的难度系数，但是不知道如何划分结果。本文提供了两种划分的思路，分别是基于数据离散化的划分方法和均值-标准差分级法。其中，数据离散化方法重点强调了等距离散、等频离散、聚类离散三种离散方

内容包括：图片表格位置固定、间距调整、论文规范、大小调整、字体、颜色等调整。图片排列组合：一行中多张图片，一列中多张图片，多行多列图片，3图组合，5图组合等。表格排列组合：一行多表，单元格内换行，单元格换色，定义颜色并在交叉行中使用，单元格行列合并。

为什么我们经常提到我们喜欢斜率容易计算、平滑连续、适合做误差函数的原因也在这里，面对含绝对值的或者是不连续的函数，在梯度下降求梯度时我们很难求导或者求导后会在某个范围不停波动无法接近最优解。三个结点可以完成一次异或操作，隐藏层有两个节点，一次异或操作可以作为2元的结果，把2元的结果编程下一个异或的其中之一输入，那么就可以通过加3个结点两层再多加入一元。所以不止需要一个隐含层。我们观察上图，误差对于

主要内容分为理论推导和代码实现以及面试宝典三个部分。理论推导主要是贝叶斯的推导以及朴素贝叶斯计算实例。代码实现包括手动实现朴素贝叶斯和sklearn调用，实例有3个，分别对应离散型诗句和连续型数据两种情况。面试宝典是一部分《机器学习》中的课后习题和一些面试题。

主要内容分为理论推导和代码实现以及面试宝典三个部分。理论推导主要是SVM的原理以及线性SMO算法的推导，也提了一下核函数和软间隔的理论，在推导之前还引入了拉格朗日乘子法、超平面、对偶问题的介绍。代码实现包括sklearn调用，有几个对应实例。面试宝典是一部分《机器学习》中的课后习题和一些《百面机器学习》的面试题，由公式推导和理论解答。

  在这部分，我将从Django的安装讲起，从创建项目到制作一个简单的页面（跑通流程），再到加入网页，介绍Django的模板语法。最后利用所学完成一个小的网页展示。  1. 安装Django2. 创建项目(startproject)2.1 创建项目2.2 介绍项目文件2.3 APP(startapp)3. 走通流程(urls, views, runserver)3.1 第一个页面3.2 多个页面4