本篇介绍了：1. YOLO是一种基于深度学习的目标检测算法。注意，是一个回归问题！！2. 两种经典的检测方法：one-stage和two-stage。1. one-stage：直接生成候选框，定位图像。2. two-stage：先生成候选框标出所有的物体，然后找到目标物体。3. 使用Map指标来评估YOLO算法的性能。

本篇介绍了：1. 如何实现Word2Vec，从而搭建网络模型进行对词的预测。2. 生成词典：将每个单词同它对应的词向量在字典中存放在一起。3. 保存训练好的词典：将生成好的词典，保存进.npz文件中。

本篇介绍了：1. LSTM网络的作用：解决标准RNN在处理长序列数据时容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题。2. LSTM网络的核心是记忆单元，记忆单元由一个细胞状态和三个门控向量组成，这三个门控向量分别是遗忘门、输入门和输出门。3. LSTM网络通过引入门控机制和细胞状态等创新设计，只保留相关信息来进行预测，解决了传统RNN在处理长序列数据和长期依赖问题上的困难。

什么是TF-IDF值？它有什么作用？如何计算TF-IDF值使用TF-IDF对象得到文章单词权重下期介绍，使用jieba库进行中文分词。

随机森林（Random Forest）是一种**集成学习**方法，属于决策树模型的扩展。它通过构建多个决策树并将它们的预测结果进行汇总，以此来提高预测的准确性和稳定性。随机森林是“集成学习”中最流行的算法之一，尤其在分类和回归任务中表现出色。

指定url发送请求获取你想要的数据数据解析特别注意：在开发者控制台中，图片的存放是链接形式的，拿取到链接后我们需要再次向它的位置进行访问（发送请求）、获取想要的数据。

指定url发送请求UA伪装：UA、Referer防盗链和Cookie身份信息都放在head中获取你想要的数据在Element获取视频信息数据解析在响应Response中，定位视频的具体位置，请求访问它特别注意：其实与爬取文本和图片区别不大，主要是定位到视频的位置。指定url发送请求UA伪装：UA、Referer防盗链和Cookie身份信息都放在head中获取你想要的数据在Element获取视频信息

指定url：找到网页地址发送请求：requests请求获取你想要的数据：文本接收，请求到的内容数据解析：xpath语言：定位到目标位置re正则匹配：精准取出目标内容，去除杂质。

本篇介绍了：如何爬取网页的一个页面。指定url发送请求：requests请求方法UA伪装：使用fake_useragent包，为自己提供身份获取想要的数据：将数据接收处理。

本篇介绍了如何通过Dlib库自带的预测器，来进行人脸的关键点定位，并将它显示出来。得到关键点定位后，我们就可以通过点位的距离变换，简单的判断人脸表情变换情况。