【MCP认证查询全攻略】:手把手教你3分钟快速验证证书真伪

第一章:MCP认证查询概述

Microsoft Certified Professional(MCP)认证是微软官方推出的IT专业人员认证体系,用于验证技术人员在微软技术平台上的专业知识与实践能力。随着云计算与企业数字化转型的加速,MCP认证已成为衡量IT从业者技能的重要标准之一。通过MCP认证,用户可以获得官方认可的技术资质,并可在职业发展中获得竞争优势。

认证状态的验证方式

MCP认证信息可通过微软官方认证门户进行查询和验证。用户需登录 Microsoft Learn平台,进入“Certification Dashboard”后绑定个人Microsoft账户。系统将自动同步已通过的考试记录与认证状态。
  • 登录Microsoft Learn官网
  • 点击右上角头像进入“Profile”设置
  • 选择“Certifications”标签页查看详细信息

API接口获取认证数据

对于企业或批量管理场景,可使用微软提供的RESTful API获取认证状态。以下为调用示例:

GET https://api.microsoft.com/certifications/v1/profiles/{user-id}/certifications
Authorization: Bearer <access_token>
Content-Type: application/json
该请求需提前通过Azure AD完成OAuth 2.0授权,获取具备 Certification.Read.All权限的令牌。响应体将返回JSON格式的认证列表,包含认证编号、获取时间及有效期等字段。

认证信息导出与分享

用户可将认证成果导出为PDF或生成数字徽章,便于在LinkedIn等职业平台展示。微软与第三方平台Credly合作,自动为新认证发放可验证的数字证书。
导出格式用途说明访问路径
Digital Badge在线身份验证https://www.youracclaim.com
PDF Certificate打印或归档Microsoft Learn → Certifications

第二章:MCP认证体系与验证原理

2.1 理解MCP认证的类型与层级结构

Microsoft Certified Professional(MCP)认证体系采用分层结构,旨在验证技术人员在微软技术栈中的专业能力。该体系包含多个认证路径,如Azure、Windows Server、SQL Server等,每条路径下设不同层级。
认证层级概览
  • MCSA(Microsoft Certified Solutions Associate):基础级认证,验证核心技能
  • MCSE(Microsoft Certified Solutions Expert):专家级认证,需先取得MCSA
  • MCSM(Microsoft Certified Solutions Master):大师级,强调实战能力
典型认证路径示例
层级所需考试目标岗位
MCSA: AzureAZ-104 + AZ-204云管理员/开发人员
MCSE: Data ManagementMCSA + Exam 70-465数据库架构师

2.2 微软官方认证数据库的工作机制

微软官方认证数据库通过集中式服务验证Windows系统的激活状态,确保授权合法性。系统在首次激活时将硬件哈希与产品密钥提交至微软服务器。
数据同步机制
认证信息通过HTTPS加密传输至Microsoft Activation Servers(MAS),并与Azure后端数据库实时同步。每次激活请求包含唯一设备指纹:

POST /activation/v1/device HTTP/1.1
Host: activation.microsoft.com
Content-Type: application/json

{
  "hardwareHash": "A1B2C3D4E5F6...",
  "productId": "Windows-10-Pro",
  "timestamp": "2023-04-05T10:00:00Z"
}
该请求体中的 hardwareHash 由TPM芯片生成,绑定主板、CPU等核心组件,防止跨设备复用。
验证流程
  • 客户端发送激活请求至微软认证服务器
  • 服务器查询全局数据库校验密钥有效性
  • 比对历史硬件指纹,判断是否为合法迁移
  • 返回签发的激活令牌(JWT格式)

2.3 证书编号构成与关键字段解析

数字证书的唯一标识由证书编号(Serial Number)体现,通常由认证机构(CA)在签发时生成。该编号是X.509标准中必选字段,用于区分同一CA下不同证书。
证书编号结构特征
证书编号为正整数,常以十六进制表示,长度不超过20字节。其生成需保证全局唯一性,避免冲突。
关键字段示例解析
Serial Number:
    04:1a:3b:2c:7f:8d:e1:a0:55:ff
上述编号中, 04为高位字节,防止被误认为负数;后续字节由CA随机生成,确保唯一。遵循RFC 5280规范,编号不可重复使用于同一CA签发的证书。
常见CA编号策略对比
CA机构编号长度生成方式
DigiCert160位加密安全随机数
Let's Encrypt128位基于时间戳+随机熵

2.4 常见伪造证书的识别特征分析

在实际安全检测中,识别伪造SSL/TLS证书是防范中间人攻击的关键环节。伪造证书通常存在明显异常特征,可通过自动化工具与人工研判结合发现。
颁发机构信息异常
合法证书应由受信CA签发。若证书的颁发者(Issuer)包含拼写错误或非标准名称(如“Let's Encryptt”),极可能是伪造。
域名不匹配
证书绑定的域名(Common Name 或 Subject Alternative Name)必须与访问域名完全一致。通配符仅适用于单级子域。
有效期异常
openssl x509 -in fake.crt -noout -dates
该命令输出证书有效期。伪造证书常设置过长有效期(如超过5年)或时间戳位于未来/已过期。
特征项正常值伪造典型表现
签发者DigiCert, GeoTrust自定义名称或模仿知名CA
公钥长度≥2048位(RSA)1024位或更低

2.5 合法验证渠道的技术背景与安全机制

在现代身份认证体系中,合法验证渠道依赖于加密协议与可信第三方机构共同构建安全防线。主流方案普遍采用OAuth 2.0与OpenID Connect协议,结合TLS传输层加密保障通信安全。
核心安全机制
  • 基于JWT的令牌签发与验证
  • 非对称加密(如RSA、ECDSA)确保签名不可伪造
  • 短时效访问令牌与刷新令牌分离机制
典型令牌结构示例
{
  "iss": "https://auth.example.com",
  "sub": "1234567890",
  "aud": ["client_app"],
  "exp": 1735689600,
  "iat": 1735686000,
  "jti": "abc123xyz"
}
上述JWT包含标准声明:iss表示签发者,exp为过期时间(Unix时间戳),jti提供唯一标识以防止重放攻击。所有字段均经私钥签名,接收方可通过公钥验证完整性。
信任链建立流程
用户 → 应用 → 认证服务器(HTTPS重定向) → 返回已签名ID Token → 客户端验证证书链与签名

第三章:在线验证操作全流程

3.1 登录微软认证官网并定位查询入口

访问微软认证官方网站是获取认证信息的第一步。打开浏览器,输入官方地址: https://learn.microsoft.com/credentials,进入主页后点击右上角的“Sign in”按钮,使用已注册的Microsoft账户登录。
导航至认证查询页面
登录成功后,通过顶部导航栏选择“Certifications”选项,进入认证总览页面。在此页面可通过搜索框或分类筛选快速定位所需认证类型,如Azure、Dynamics 365等。
常用认证路径参考
  • Azure管理员:路径为 Certifications → Microsoft Azure → AZ-104
  • 开发者认证:路径为 Certifications → Developer → Exam PL-900
<a href="https://learn.microsoft.com/en-us/credentials/certifications/">官方认证列表入口</a>
该链接指向微软认证的集中管理页面,所有考试详情、学习资源和证书验证均由此进入。

3.2 输入证书信息并完成身份验证步骤

在建立安全通信前,客户端需正确输入数字证书信息以完成身份验证。此过程确保通信双方的身份合法性,并为后续加密传输奠定基础。
证书信息填写规范
用户应准确提供以下信息:
  • 证书颁发机构(CA)名称:用于验证证书链的可信性
  • 公钥指纹(SHA-256):防止中间人攻击
  • 有效期起止时间:系统将自动校验当前时间是否在有效区间内
自动化验证流程示例
func validateCertificate(cert *x509.Certificate) error {
    // 检查证书是否过期
    now := time.Now()
    if now.Before(cert.NotBefore) || now.After(cert.NotAfter) {
        return errors.New("证书已过期或尚未生效")
    }

    // 验证签名由可信CA签发
    _, err := cert.Verify(x509.VerifyOptions{Roots: caPool})
    return err
}
上述代码首先校验证书有效期,再通过预置的CA信任池验证其签名合法性,确保身份认证的安全闭环。

3.3 解读验证结果页面的关键数据

在验证结果页面中,核心指标反映了数据迁移的完整性与一致性。理解这些关键字段有助于快速定位潜在问题。
主要监控指标
  • Record Count Match:源端与目标端记录数是否一致,是数据完整性的基础判断依据。
  • Checksum Verified:通过哈希值比对验证内容一致性,避免“数量相同但数据错误”。
  • Last Sync Timestamp:标识最后一次同步时间,用于评估延迟情况。
典型校验输出示例
{
  "source_count": 12450,
  "target_count": 12450,
  "checksum_match": true,
  "sync_duration_ms": 847,
  "errors": []
}
该结果表明源与目标记录数相等,校验和一致,且无报错,代表一次成功的数据验证。字段 sync_duration_ms 可用于性能趋势分析。
异常状态识别
指标正常值风险信号
checksum_matchtruefalse(数据内容不一致)
errors[]包含异常条目

第四章:企业级批量验证与管理实践

4.1 使用API接口实现自动化证书核验

在现代安全架构中,手动核验证书的有效性已无法满足高频率、低延迟的业务需求。通过调用权威CA机构或内部PKI系统提供的API接口,可实现证书状态的实时自动化校验。
核心流程设计
自动化核验通常包含证书获取、状态查询、结果解析与异常处理四个阶段。常用协议包括OCSP(在线证书状态协议)和CRL(证书吊销列表)。
代码实现示例
import requests

def verify_certificate(serial_number, issuer):
    url = "https://pki.example.com/api/v1/ocsp"
    payload = {
        "serial": serial_number,
        "issuer": issuer
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    return response.json()  # 返回 { "status": "good|revoked|unknown" }
该函数向内部PKI服务发起POST请求,传入证书序列号与颁发者信息。API返回JSON格式的核验结果,字段 status表示证书当前状态,便于后续逻辑判断。
响应字段说明
  • serial:证书唯一序列号
  • issuer:证书颁发机构标识
  • status:核验结果状态码

4.2 批量导入CSV文件进行团队资质审查

在大型组织中,手动录入团队成员资质信息效率低下且易出错。采用批量导入CSV文件的方式,可显著提升数据处理效率与准确性。
CSV文件格式规范
导入文件需遵循预定义结构,关键字段包括员工编号、姓名、认证类型、有效期等:
employee_idnamecertificationexpiry_date
E001张伟CISSP2025-06-30
E002李娜PMP2024-11-15
后端解析逻辑实现
使用Python处理上传的CSV文件:
import csv
from datetime import datetime

def parse_certifications(file_path):
    records = []
    with open(file_path, newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        reader = csv.DictReader(csvfile)
        for row in reader:
            record = {
                'employee_id': row['employee_id'],
                'name': row['name'],
                'certification': row['certification'],
                'expiry_date': datetime.strptime(row['expiry_date'], '%Y-%m-%d')
            }
            records.append(record)
    return records
该函数逐行读取CSV,转换日期格式并构建标准化数据结构,为后续数据库写入和过期预警提供支持。

4.3 验证结果导出与合规性报告生成

在完成数据验证后,系统需将结果结构化导出并生成符合行业标准的合规性报告。为确保审计可追溯性,支持多种格式输出是关键。
导出格式配置
系统支持 JSON、CSV 和 PDF 三种主流格式,适配不同使用场景:
  • JSON:便于程序解析,用于自动化流水线集成;
  • CSV:适用于表格分析,兼容 Excel 等工具;
  • PDF:生成带数字签名的正式报告,满足合规存档要求。
代码实现示例

// ExportResults 导出验证结果
func ExportResults(results []ValidationItem, format string) error {
    switch format {
    case "json":
        return exportJSON(results, "report.json")
    case "csv":
        return exportCSV(results, "report.csv")
    case "pdf":
        return generateSignedPDF(results, "compliance_report.pdf")
    default:
        return fmt.Errorf("unsupported format: %s", format)
    }
}
上述函数根据输入格式调用对应导出逻辑。参数 results 为验证条目切片, format 指定输出类型。分支逻辑清晰,易于扩展新格式。
合规性元数据表
字段名说明是否必填
ReportID唯一报告标识符是
Timestamp生成时间(UTC)是
Signer签署人身份信息是

4.4 权限控制与敏感信息保护策略

基于角色的访问控制(RBAC)模型
在微服务架构中,采用RBAC模型可有效管理用户权限。系统通过将权限绑定到角色,再将角色分配给用户,实现灵活授权。
  • 用户(User):系统操作者
  • 角色(Role):权限集合的逻辑分组
  • 权限(Permission):对资源的操作许可
敏感数据加密处理
对于数据库中的敏感字段(如身份证号、手机号),应使用AES-256进行加密存储。

// 加密示例:使用AES-GCM模式
func encrypt(data, key []byte) (encrypted []byte, err error) {
    block, _ := aes.NewCipher(key)
    gcm, err := cipher.NewGCM(block)
    nonce := make([]byte, gcm.NonceSize())
    if _, err = io.ReadFull(rand.Reader, nonce); err != nil {
        return
    }
    return gcm.Seal(nonce, nonce, data, nil), nil
}
该代码实现AES-GCM加密,提供机密性与完整性验证。key需通过密钥管理系统(KMS)安全分发,避免硬编码。

第五章:结语与职业发展建议

持续学习的技术栈演进策略
技术更新迭代迅速,开发者需建立系统化的学习路径。以 Go 语言为例,掌握基础语法后应深入理解并发模型与性能调优:

// 示例:使用 context 控制 goroutine 生命周期
func fetchData(ctx context.Context) error {
    select {
    case <-time.After(2 * time.Second):
        fmt.Println("数据获取完成")
        return nil
    case <-ctx.Done():
        fmt.Println("请求被取消:", ctx.Err())
        return ctx.Err()
    }
}
构建可落地的项目实践路径
实际项目中,微服务架构已成为主流。建议通过开源项目模拟企业级开发流程:
  • 选择 Gin 或 Echo 框架搭建 REST API
  • 集成 JWT 实现认证授权
  • 使用 Prometheus 进行服务监控
  • 通过 GitHub Actions 配置 CI/CD 流程
职业成长的关键能力矩阵
能力维度初级开发者中级开发者高级开发者
代码质量功能实现可测试性架构可维护性
协作沟通任务执行跨团队协调技术影响力输出
流程图示例: [需求分析] → [技术选型] → [原型验证] → [代码评审] → [灰度发布]
微软MCP证书验证全攻略:3分钟快速识别真伪 在IT行业,证书认证是衡量技术人员技能水平的重要依据,尤其在微软技术生态中,MCP认证作为基础性资质,其真实性验证直接关系到招聘、合作等场景的信任建立。证书验证的核心原理在于通过唯一标识符在官方数据库中进行匹配查询,这不仅能有效防范简历造假,更是技术人才评估体系的关键环节。从技术价值看,掌握高效的验证方法可以显著降低信息核实成本,提升招聘与审核效率。在实际应用场景中,无论是技术招聘官进行背景调查,还是项目招标时的资质审核,亦或是IT从业者管理自身职业资产,都需要一套标准化的验证流程。本文聚焦于MCP证书验证 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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