Stanford CS231n 開帖祭
最近（說來也得有半年多了）在看CV，覺得多學點東西求得一技之長嘛，然後在網上找了一些比較靠譜的課程，然後看了一些吳恩達，現在在看李飛飛的Stanford CS231n。然後正在讀訓練網絡，除了覺得自己的英語愈發卑微……其實感覺還是學到了不少。
然後這幾天開始做一些Homework，前期準備的話，應該是需要一些的，先講下我辣雞電腦的一些情況，WIN10+Python3，Anaconda應該也是要有的，因爲課程裏面的作業基本上都是基於Jupyter Notebook來做的，這個也可以在Anaconda裏面找到，然後在Anaconda學着度娘搭了一個Tensorflow的環境。
具體視頻的話就網易雲課裏面找“2017CS231n”就好了。這裏主要先看看這個課程的Homework…有啥視頻心得我也會不定時的寫上。
然後今天主要想說一下，Homework1的話是需要一個gz壓縮包的，試試這個網址，看看能不能在8個小時內下載完成QAQ。如果不能的話可以試一試我上傳的這個文件，在這裏~
歡迎評論區或者企鵝 674669820 聯繫我，與我交流經驗與資料。
****************************** 以上 2019.7.29 *****************************
知識前驅：KNN基本原理
隨作筆記#1
模型建立
pass：空語句
self：應用於類中，相當於C++中的this的含義，也可用其它變量名字替換。
x**2//np.square(x)：均可表示平方
np.sum(x,id)：對於數組x，假設id=1（從0開始標號），例如它爲2 * 3 * 4的數組，那麼就是固定住第二維度求和，求解出來Σx[變量][常量][變量]，然後得出一個新的數組，規模應該是2 * 4的。
np.dot：矩陣乘法
np.shape[id]：返回第id維度的規模
np.zeros(規模)：按照制定規模生成一個全零數組
KNN中需要求算距離，我們使用比較傳統的L2範數（也就是利用歐式距離）來求算距離。
它的求解方案：各項差的平方和開根號即可。
但是可以商議的就是上述方案的具體求解，可以暴力式的測試集和訓練集一一求解；也可以根據python中np的特性，在矩陣中求算；還可以在矩陣乘法結合律成立的前提下，利用(A-B)2=A2+B2-2A*B，進行帶矩陣的求算。它們具體哪個更快，需要自己親自實踐。
數據載入
with open(filename,‘rb’) as f : ：以讀寫的形式載入filename指向的數據，代號命爲f。
x.reshape(a,b,c,d,e……)：將x數組重新組合成規模abcde*……的數組
x.transpose(a,b,c,d,……)：將x數組的每一維重新排序，從(0,1,2,3,……)變成爲（a,b,c,d……）。
********************************* 未完待續 *********************************
感覺森繪梨佳這張照片還是蠻美的哈~
