本篇介绍了：如何通过打开摄像头，识别文档。打开摄像头读取每一帧 ----> 识别轮廓 ----> 通过轮廓近似找到文档 -----> 透视变换取出文档 ----->二值化文档，使文档更清晰。

本篇介绍了：检测识别银行卡卡号的完整流程。1. 得到每个数字的信息，为卡号的模板匹配做准备2. 定位到银行卡上卡号的位置3. 遍历卡号的每个数字，进行模板匹配

本篇介绍了如何通过使用dlib库中的卷积神经网络（CNN）人脸检测模型来检测一张图片中的人脸。注意！！：为例减少模型的计算，使用加载的CNN人脸检测模型对图片进行人脸检测时，上采样次数可以少一点。

本篇介绍了：如何使用保存好的最优模型加载模型的两种方法：1.加载模型状态字典；2.加载整个模型实例注意：两种方法都需要提前定义神经网络结构。

本篇介绍了：为什么随着迭代次数越来越多，模型的准确率会上下震荡甚至于下降。—> 过拟合pt\pth,t7三个扩展名，用于保存完整模型或者模型参数。模型的好坏，通过体现在测试集的结果上。保存最优模型的两种方法：保存模型参数和保存完整模型。

综上所述，L1正则化和L2正则化都是通过向损失函数中添加正则化项来提高模型的泛化能力，但它们在惩罚项的形式、特点和应用场景上存在差异。在实际应用中，应根据具体问题和需求选择合适的正则化方法。

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。

本篇介绍了：ResNet残差网络的好处：解决梯度消失和梯度爆炸以及退化问题。ResNet残差网络有两个核心特征：1. 残差结构；2. BN（Batch Normalization）。残差结构：防止退化。BN：减少梯度消失和梯度爆炸问题。

本篇介绍了卷积神经网络的结构以及它的优点：1. 卷积神经网络能够将变换的物体识别出来。2. 卷积神经网络的结构：由输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层、输出层组成。3. 什么是感受野。

本篇介绍了：1. jieba分词的基础用法2. 如何计算中文文本中单词的TF-IDF值3. 型拟合变换之后，模型中已经将每个单词的TF-IDF值计算出来了