写学习指导的时候顺便把之前一些可能对同学有帮助的资料上传，方便查看，仅供参考。目前比较粗糙，计划在期末考试后（大概在2023.5.15）整理一番，并进行资料的更新、往年考试内容等。

上课重点部分

神经网络

找特征——识别

深度学习（DNN）

卷积（CNN）

内积：相似程度

划过的区域与卷积区域的相似值。

滤波的作用

提取特征

误差的反向修正

建模步骤

图与网络

代数模型

需要掌握，但我这部分笔记缺失，可以通过上课获取

机器学习之回归分析

需要掌握，但我这部分笔记缺失，可以通过上课获取

上课重点例子

放射性废物的处理

双层玻璃的功效

椅子的稳定性

旗子颜色的变化

瓷砖

流言蜚语的传播

崖高的估算

包饺子问题

V就是对应大包的馅的量，v就是对应小包的馅的量，大包是小包的

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