OSI 网络七层模型（OSI：Open System Interconnection, 开放系统互联）

本文介绍了三种常见的矩阵运算方式：1）点乘（逐元素相乘），使用*或torch.mul实现；2）叉乘（矩阵乘法），通过torch.mm或torch.matmul实现；3）相加（逐元素相加），使用+或torch.add完成。每种运算都配有对应的数学符号表示：点乘（⊙）、叉乘（⊗）、相加（⊕）。文中还提到这些运算都支持广播机制。这些基础运算在深度学习框架中广泛应用。

5.AudioSegment中mp3转wav文件并转换采样频率fs。1. AudioSegment库的使用。2. 获取音频文件信息。

BatchNorm归一化网络激活函数，使他们的均值和标准差都为0，同时在训练时计算并更新数据的Mean和Var等参数。Dropout通过在一个层中为神经元引入独立的随机门来构造独立的激活函数，允许神经元以概率p输出其值，否则输出0来停用它们。Dropout在训练时采用，是为了减少神经元对部分上层神经元的依赖，类似将多个不同网络结构的模型集成起来，减少过拟合的风险。在BatchNorm提出以后，就很

HengkaiGuo的回答-知乎https//www.zhihu.com/question/306213462/answer/562776112。对于神经网络中输入的两路特征图，如果通道数相同，则add融合方式等价于concate之后对应通道共享同一个卷积核。使用add融合方式相当于为网络提供了一种先验两路输入的特征图中对应通道的语义特征类似。可以看出，使用add融合方式可以避免不同通道间语义信息

（深度学习模型可能提取到一些人类不易察觉的特征，这些特征可能对结果的判定有着较大的贡献。可以把HOG特征的结果作为额外的一个Channel加入数据中让深度学习模型学习。如果仅仅给网络提供人工提取的特征，反而有可能会造成网络性能的下降。但是这种额外的工作对于模型来说不一定有很大的提高。1.略微提高2.略微降低。

因此，除了软件外，在硬件也上会下功夫，比如使用推理专用的NVIDIA T4、寒武纪MLU100等。相较于桌面级显卡，这些推理卡功耗低，单位能耗下计算效率更高，且硬件结构更适合高吞吐量的情况。软件上，一般部署时都不会直接上深度学习框架。OpenCV、OpenVINO都是intel的开源框架库，OpenCV的DNN模块其实调用的也就是OpenVINO，另外OpenvVINO在硬件加速方面使用了Inte

数据科学仅当能促进对数据的合理解读时才能被称为科学。深度学习调参的技巧：寻找合适的学习率。作为一个非常重要的参数，学习率面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式和不同数据集，它的最合适值都是不确定的。我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率；权重初始化。相比于其他的Trick来说使用并不是很频繁。只有那些没有预训练模型的领域才会自己初始化权重，或者在模型中去初始化神

计算思维由美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的周以真教授（Jeannette M.Wing）于2006年在ACM会刊《Communications of the ACM》上首次提出，计算思维不是指数学计算的能力，也不是指运用计算机的能力，计算思维是一种解决问题的过程，其吸收了解决问题所采用的一般数学思维方法，是概念化而不是程序化。计算思维是运用计算机科学的思

海洋和气象方面经常会提到气候态数据，气候态数据是30年间的平均数据，也被称作30年气候平均态。最优气候均态法 (OCN)是美国气候预报中心用于制作温度气候预报的一种方法。持续性预报的概念是用现时值作为下一时刻的预报 ,OCN作为持续性预报方法之一 ,利用K年 (包括K =1 ,既持续性预报 )平均来作为下一年的预报。OCN起着低通滤波的作用 ,用它可发现气候变率的时间尺度和识别联合信号。1　方法及