机器学习领域有个很重要的假设：iid（独立同分布假设）。假设训练数据和测试数据是满足相同分布的。这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。BatchNorm是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布。为什么深度神经网络随着网络深度加深，训练起来越困难，收敛越来越慢？这是个在DL领域很接近本质的好问题。很多论文都是解决这个问题的，比如ReLU激活函数，再比

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opencv提供了两个变换函数，cv2.warpAffine和cv2.warpPerspective，使用这两个函数可以实现所有类型的变换。

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