为什么用python中pandas是数据分析的利器，具有并行的特兹那个，而且函数和数据计算的方法非常方便，是数据分析中的瑞士军刀。但是受限于单个机器性能和配置的限制，当大规模数据，比如100G-10TB规模的数据时，pandas就显得局限了，就像瑞士军刀杀牛，难以下手。这时就需要基于分布式计算的大数据工具spark,是基于分布式计算，可以基于hadoop和hive，进行分布式的数据计算，同时spa

深度学习卷积类卷积神经网络的特点有哪些卷积深度可分离卷积1*1卷积的作用深度学习基础BN的原理，作用和实现细节优点：1）加快训练速度，这样我们就可以使用较大的学习率来训练网络。2）提高网络的泛化能力。解决过拟合3）BN层本质上是一个归一化网络层，可以替代局部响应归一化层（LRN层）。4）可以打乱样本训练顺序（这样就不可能出现同一张照片被多次选择用来训练）论文中提到可以提高1%的精度。BN层的输出Y

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