数据载体

• list: 一个非常灵活的数据载体，可以添加任何类型数据类型，随意的添加删除管理 但是对于图片型数据消耗内存空间过大，且读取写入效率低
• np.array: 专门用于解决同类型数据的运算例如同样大小的图片[64,32,32,3]
• tf.tensor: 在神经网络上的功能比numpy更优秀。

MNIST手写数字识别问题

数据集

包含10种数字，每种数字7000张图片，60k进行训练，10k进行测试。

每张图片是大小为28*28的每一个像素点灰度值为0-255的灰度图片，每张图片存储为[28,28,1]。

将[28*28]-> n行拼接在n-1行的末尾 -> 一维的[784]

梯度下降 Gradient Descent

lr：learning rate 学习率

函数导数的方向指向的是函数变大的方向，函数向左增大，导数>0，反之<0，公式中减去导数即意味着寻找减小的方向，寻找最小值，lr作用防止导数过大导致越过最小值，一般取值很小。

多点图 线性拟合 y=wx+b

解决每次访问服务器或者git提交需要输入服务器用户密码的繁琐过程

实战项目：新生学生组织选择及后台统计系统

学生创新实践中心实战项目招募

面向19级计算机科学与工程学院本科生全体

要求 ：扎实的C语言编程基础，热爱编程，有强烈的学习钻研精神，肯将自身时间投入到编程学习当中

招募分组：根据兴趣在后端组与Android组中二选一。

招募截止时间：2020年3月11日 17:00

引言

作为一个初学者，在大家平常的学习中都会使用类似于mnist这种可以直接下载导入的数据集，但是当在本地有一组文件层级如下的数据集需要导入处理时，没有什么好的直接的库可以使用，我在一次机器学习的比赛中便遇到了这样的问题

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|-imagess
	|-apple
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		...
	|-banana
		|-1.jpg
		|-2.jpg
		|-3.jpg
		...
 	|-orange
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