进来学学k-means算法，完整分析过程。

scipy.stats.norm函数可以实现正态分布（也就是高斯分布）pdf ——概率密度函数标准形式是：norm.pdf(x, loc, scale)等同于norm.pdf(y) / scale ，其中 y = (x - loc) / scalestats.norm主要公共方法如下：rvs:随机变量（就是从这个分布中抽一些样本）pdf：概率密度函数。cdf：累计分布函数sf：残存函数（1-CDF

图像增广（Image Augmentation）是一种通过对原始图像进行各种变换来生成新的图像的方法。这些变换包括旋转、翻转、缩放、剪切、色彩变换等。通过图像增广，我们可以扩大数据集的规模，增加模型训练时的输入样本。这有助于提高模型的泛化能力，从而在面对新的、未知的数据时，也能达到较高的准确性。

人脸识别中的数据处理部分，怎么去训练数据。

在视频中进行人脸识别，并标识出来，并输出每一帧。

利用百度api进行人脸识别，graphics安装以及百度api的相关操作，判定两张照片是否为同一个人。

首先是什么是残差块：让我们聚焦于神经网络局部：如图所示，假设我们的原始输入为x。左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)−x。残差映射在现实中往往更容易优化。右图是ResNet的基础架构–残差块在残差块中，输入可通过跨层数据线路更快地向前传播。ResNet的核心结构是残差块（residual block），由两个或三个卷积层组成。每个残差块包

经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：带填充以保持分辨率的卷积层；非线性激活函数，如ReLU；汇聚层，如最大汇聚层。而一个VGG块与之类似，由一系列卷积层组成，后面再加上用于空间下采样的最大汇聚层。在最初的VGG论文中 ()，作者使用了带有3×3卷积核、填充为1（保持高度和宽度）的卷积层，和带有2×2汇聚窗口、步幅为2（每个块后的分辨率减半）的最大汇聚层。VGG的全称是视觉几何小组，隶属

经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：带填充以保持分辨率的卷积层；非线性激活函数，如ReLU；汇聚层，如最大汇聚层。而一个VGG块与之类似，由一系列卷积层组成，后面再加上用于空间下采样的最大汇聚层。在最初的VGG论文中 ()，作者使用了带有3×3卷积核、填充为1（保持高度和宽度）的卷积层，和带有2×2汇聚窗口、步幅为2（每个块后的分辨率减半）的最大汇聚层。VGG的全称是视觉几何小组，隶属

关于Sequential的一些解释，包括官方文档以及一些使用应用