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The notes about learning git which contains the datastructure and basic command

主要介绍了深度学习有关的基础知识，以及我对各个组成部分的理解。参考cs231n的相关视频，以及showmeai的一些笔记

1. Computer Vision 计算机视觉，顾名思义：就是计算机的眼睛，凡是可以想到用机器看的方式来完成一些工作，都可以考虑计算机视觉的方法。像相机用来拍照片，照片分类；汽车的智能识别；人脸识别

1 Tensors 什么是张量？张量是建模机器学习或者深度学习的一个基本单位或者说基本块，说人话的话就是：机器学习和深度学习其实最重要部分是对数据的学习，也就是我们要通过数据来获取信息；那么我们怎么处

4.9 高级处理-合并 学习目标 应用pd.concat实现数据的合并 应用pd.merge实现数据的合并 如果你的数据由多张表组成，那么有时候需要将不同的内容合并在一起分析 1 pd.concat实

4.8 高级处理-数据离散化 学习目标 应用cut、qcut实现数据的区间分组 应用get_dummies实现数据的one-hot编码 1 为什么要离散化 连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据

4.7 高级处理-缺失值处理 学习目标 应用isnull判断是否有缺失数据NaN 应用fillna实现缺失值的填充 应用dropna实现缺失值的删除 应用replace实现数据的替换 1 如何处理na

4.6 文件读取与存储 学习目标 了解Pandas的几种文件读取存储操作 应用CSV方式、HDF方式和json方式实现文件的读取和存储 我们的数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO

4.3 基本数据操作 学习目标 记忆DataFrame的形状、行列索引名称获取等基本属性 应用Series和DataFrame的索引进行切片获取 应用sort_index和sort_values实现索