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本文概要讨论了不定积分与定积分的计算方法及关键公式。包括基本积分公式、凑微分法、换元法、分部积分法等不定积分技巧，并总结了计算结论。对于定积分，介绍了牛顿-莱布尼茨公式、换元法、分部积分法、积分区间再现公式等，并提及了华理士公式、几何意义及三角函数定积分结论。

给出一个简单的测试样例,然后再进行白盒测试的讲解。

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Sequential 是 Keras 中的一种神经网络框架，可以被认为是一个容器，其中封装了神经网络的结构。Sequential 模型只有一组输入和一组输出。各层之间按照先后顺序进行堆叠。前面一层的输出就是后面一次的输入。通过不同层的堆叠，构建出神经网络。实战实现目标:从inputs到outputs#bitch_size=64 想象成有64张图片。

现在我们用vgg模型解决cfar10中10个物体的分类问题,但是vgg中训练好的是解决1000个物体的分类,这时候我们需要自行添加一层,完成inputs=1000,outputs=10。从这里我们可以看出add_linear被添加到了最后面,如果想要添加到某个层中。假如我们不想添加层,而是要修改层.下面我们以vgg16_false为例子。

降阶法的使用，本质就是设一阶导为p，二阶导就变成了dp/dx，然后我们通过一些代换，只留下两种未知数（如p和y或者p和x），然后可分离变量求积分。我们把y‘看成0次，x，y分别看成1次，xy看成（1+1）=2次，y/x看成（1-1=0）次。二阶微分方程的一般形式：y’‘=f(x,y,y’),这种形式降阶法是无法求解的，所以降阶法只适用于部分情况。一般的情况是，形如y/x的形式，也就是都是0次，当然

流图中线性无关的区域数等于环形复杂度.关于线性无关区域每一个由若干线条组成的密闭空间就是一个线性无关区域,图形的外界也算一个区域,如果没封闭上一个空间,那么它就算和外界算为一个整体。