为图像滤波通过滤波器得到另一个图像。也就是加深图像之间的间隙，增强视觉效果；也可以模糊化间隙，造成图像的噪点被抹平。

格式：DataFrame.reindex(labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=np.nan, limit=None, tolerance=None)：新的标签+=0/index(1/columns) 更新行标签（列标签）新的行索引新的列索引标

模块负责自动计算张量操作的梯度，具有自动求导功能；autograd创建一个动态计算图来跟踪张量的操作，每个张量是计算图中的一个节点，节点之间的操作构成图的边。属性决定是否对张量进行梯度计算，默认不进行。方法进行反向传播，计算张量梯度。tensor.返回梯度值。

0：沿 X 轴翻转（垂直翻转）；1：沿 Y 轴翻转（水平翻转），-1：沿 X 轴和 Y 轴翻转（同时水平和垂直翻转）。

使用 HOG 特征或 CNN（卷积神经网络）进行人脸检测，提取人脸的特征向量（128维），并用于比较不同人脸之间的相似度。

输入的图像都很大，使用的话，计算的代价较高，图像也很难保留原本特征。）是一种专门用于处理具有网格状结构数据的深度学习模型。主要应用于计算机视觉任务，但它的成功启发了在其他领域应用，如等。；卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低运算量并特征增强；全连接层类似神经网络的部分，用来输出想要的结果。

隐藏层：relu 、tanh输出层：sigmoid、softmax。

保存方式：torch.打开方式：model = torch.

w 表示权重，lr表示学习率，grad表示梯度传统下降方式分三类：（BGD）批量梯度下降、（MBGD）小批量梯度下降、（SGD）随机梯度下降。第九点 线性回归的第5点。

Ollama软件下载的模型一般都是别人好的，且模型文件与HuggingFace等平台不一样，使用为主，没有官方API可以对模型微调（教程都是cpp这类的，没必要这么麻烦去操作），所以你如果只是使用大模型，那就Ollama，如果需要微调去部署等操作，去HuggingFace等网站下载模型文件。