你真的理解视频技术吗？什么是帧率、分辨率、码率？它们之间有什么关系？你知道“1080p”和“4K”中的“p”和“K”代表什么吗？如何描述视频质量？蓝光光盘（Blu-ray Disc）究竟是什么？H.264/AVC、H.265/HEVC、AV1 等编解码器有什么区别？苹果的 Apple ProRes 又有什么特殊用途？HDR 和杜比视界（Dolby Vision）是什么？为什么视频文件有.mp4、.

卷积神经网络的基本结构由输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接，并通过对应的连接权值与局部输入进行加权求和再加上偏置值，得到该神经元输入值，该过程等同于卷积过程。[1]同样，图像识别的实质是将图像的像

一、目的二、环境及网络拓扑三、需求四、步骤及结果分析

掌握 VLAN 的基础配置。掌握 Trunk 的基础配置。

1.纵向合并：rbind( )2. 横向合并：cbind ( )3. 按照某个共有变量合并：merge( )full_join( )4. 数据框的长宽格式的转换

缺失值处理1. 识别缺失值2. 探索数据框里的缺失值3. 填充缺失值3.1 删除缺失值：na.omit( )、complete.cases( )3.2 使用特定数值替换缺失值3.3 多重插补

卷积神经网络的基本结构由输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接，并通过对应的连接权值与局部输入进行加权求和再加上偏置值，得到该神经元输入值，该过程等同于卷积过程。[1]同样，图像识别的实质是将图像的像

通过对用户之间的关系，用户对物品的评价反馈一起对信息进行筛选过滤，从而找到目标用户感兴趣的信息。用户—商品的评分矩阵（该矩阵很可能是稀疏的）用户\物品xxxxxx行向量表示每个用户的喜好，列向量表明每个物品的属性余弦相似度皮尔逊相关系数欧氏距离曼哈顿距离主要有基于用户的协同过滤与基于物品的协同过滤。.........

卷积神经网络的基本结构由输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接，并通过对应的连接权值与局部输入进行加权求和再加上偏置值，得到该神经元输入值，该过程等同于卷积过程。[1]同样，图像识别的实质是将图像的像