开头的话最近在做物体检测，遍寻资料，发现这本书写得蛮不错。条理清楚，不是资料的堆砌，一看作者就是这方面的行家，貌似是北航的学霸。强烈推荐大家购买该书，支持作者。第一章 浅谈物体检测与PyTorch非深度学习的基础知识及安装等步骤都没有记录人工智能、机器学习与深度学习之间的关系。人工智能的分类。弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）：擅长某个特定任务的智能

第二章是Python基础，笔记省略深度学习中常见的各种层卷积的本质是用卷积核的参数来提取数据的特征，通过矩阵点乘运算来得到结果。激活函数层的作用是为网络引入非线性，提升整个网络的表达能力。Sigmoid函数Sigmoid可以用来做二分类，但计算量较大，且容易出现梯度消失的现象。ReLU函数计算简单速度快。Leaky ReLUctant函数效果没有ReLU好。Softmax函数用于多分类问题。池化层

这一部分相当于人的手和脚 传统汽车的这些控制由液压系统和真空助力泵协助完成，自动驾驶汽车的线控需要用电控化的零部件来完成，如电子液压制动系统 林肯MKZ拥有完善的电气化设备和接口。为自动驾驶汽车与人类的责任概念提供具体可衡量的参数，并通过对所有记录在案的交通事故所涉及的行为和环境进行分析统计，为自动驾驶汽车界定了一个可计量的“安全状态”输出：方向盘、油门 实现对无人车的控制，我们需要知道踩刹车和减

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00.发刊词信息时代的最大特征是不确定性。信息论是人类对抗不确定性，最重要和有效的方法论。20世界初概率论和统计学的成熟，使人们得以把握随机性。在此基础上，1948年，香农博士找到了不确定性和信息的关系，从此为人类找到了面对不确定性世界时的方法论，也就是利用信息消除不确定性。可以说，这是随后的半个多世纪里，特别是今天，最重要的方法论。课程包...