我一直在找一份簡明的神經網絡入門，然而在中文圈里并沒有找到。直到我看到了這份162行的Python實現，以及對應的油管視頻之后，我才覺得這就是我需要的極簡入門資料。這份極簡入門筆記不需要突觸的圖片做裝飾，也不需要贅述神經網絡的發展歷史；要推導有推導，要代碼有代碼，關鍵是，它們還對得上。對于欠缺的背景知識，利用斯坦福大學的神經網絡wiki進行了補全。

機器學習是研究如何“利用經驗來改善計算機系統自身的性能”的學科----From T. M. Mitchell TM. Machine Learning . New York: McGraw-Hill, 1997

基于機器學習對銷量預測的研究

Spark是一個快速和通用的引擎用于處理大規模的數據量。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）。是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。 是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。

GAN 是人工智能學界最熱門的研究方向之一，在圖像和視覺領域得到廣泛的研究與應用

人臉檢測是當今視覺領域里非常重要和實用的研究課題，它應用于現實生活中的各個領域，如公安、金融、網絡安全、物業管理以及考勤等。基于視頻的人臉檢測屬于動態檢測，方法是先提取視頻文件的幀，然后再對幀（圖像）進行人臉檢測，利用膚色特征的檢測算法先對圖像（幀）進行處理，然后建模，運用適當的算法把人臉檢測出來，運用該方法完成了視頻之中的的人臉檢測。本文采用MATLAB軟件進行仿真，包括實現提取視頻文件的幀，對輸入圖像檢測有人臉（如果存在）的位置，大小和位姿，程序運行結果基本實現了上述功能。

關于神經網絡歸一化整理

深度學習目前已經被應用到圖像識別，語音識別，自然語言處理，機器翻譯等場景并取得了很好的行業應用效果。至今已有數種深度學習框架，如TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、MXNet，這些框架都能夠支持深度神經網絡、卷積神經網絡、深度信念網絡和遞歸神經網絡等模型。TensorFlow最初由Google Brain團隊的研究員和工程師研發，目前已成為GitHub上最受歡迎的機器學習項目。

前根序遍歷：先遍歷根結點，然后遍歷左子樹，最后遍歷右子樹。

智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。加快發展智能制造，是培育我國經濟增長新動能的必由之路，是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇，對于推動我國制造業供給側結構性改革，打造我國制造業競爭新優勢，實現制造強國具有重要戰略意義。

之前看了很多寫紅黑樹的博客，但是感覺都講的不太清楚！沒說這樣操作如何使他保持平衡的，于是疑惑重重，就看不下去了，一次不經意看到一個人說講的好，我就隨便點了一下一看——這下瘋了~，怎么講的這么好！可以說是把一個復雜的問題，講得簡單化！這太幸福了！?于是我就慢慢學會了！強烈推薦維基的這個講解，再也找不到比這還好的講解了！不知道它上邊其它的怎么樣，反正這個很好！！既然學會了，走過來了，我也要留下腳印！

平衡二叉樹定義(AVL)：它或者是一顆空樹，或者具有以下性質的二叉樹：它的左子樹和右子樹的深度之差的絕對值不超過1，且它的左子樹和右子樹都是一顆平衡二叉樹。

1. A Hand-writing digit recognition Application base on Neural network and covolutional neural networkColleague of Computer Science Inner Mongolia University Hohhot , Inner Mongolia , P.R China Email: