执行后发现接口检验不成功，分析接口检验不成功的原因是接口请求时request中键值key A是数据1，而查询数据库时使用的是另一个数据2。再次执行接口，该接口仍然跑不成功，其原因是request body中的键值key A已成功提取出来，但是数据库查询时仍没有使用到该值。apifox工具中没有封装好的从request body中提取变量的方法，那试试自定义脚本的方法提取request body中的

CNN卷积神经网络的由来：CNN卷积神经网络是基于MLP模型上解决图片像素很大的时候，训练参数很多时，如何减少训练参数的数量的问题上衍生的。对于上述问题的解决办法是提取出图像中的关键信息（或关键轮廓），提取后再建立MLP模型进行训练。

k-means算法和meanshift算法都是机器学习中的无监督式学习，k-means算法的不足点是需要给定中心簇点点个数k，meanshift算法不要给定中心簇点个数（属于无参数的算法）。k-means算法是基于与中心簇点的距离来归类的，meanshift是根据当前点的偏移均值向密度高的方向偏移，所以meanshift也叫均值漂移算法。Meanshift算法是一个迭代的过程，是先算出以h为半径的

PCA(Principal components analysis)是数据降维中用的最多的方法，其目标是在n维数据中寻找k(k<n)维新数据，并能反映这n维数据的主要特征。----即n维投影到k维会形成一些空间向量u1,u2...uk，我们转变成寻找u1,u2...uk空间向量形成的空间。创建PCA对象，数据维度设置为2，并使用预处理的数据计算出var_ratio。使用预处理后的数据再次使用knn