qq_31600443的博客

只使用numpy搭建一个多层神经网络类

最懂保险的算法工程师，致力于保险理念的推广，让每个程序员在35岁时都能够免除后顾之忧。通过构建保险组合，避免中年因病致穷，苦攒多年积蓄全部花费在医疗上，因此返贫。有兴趣的朋友后台私信，常驻深圳香港，可约面谈

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在Flask中，应用上下文是一个特定的环境，用于在请求处理期间存储和传递应用程序范围的数据。它允许在不同函数之间共享状态和数据，而不需要使用全局变量。会话是一种在Web应用程序中用于存储和跟踪用户特定数据的机制。它允许您在不同的HTTP请求之间存储和检索数据，以便实现用户认证、购物车、用户偏好设置等功能。

模板引擎是一种用于动态生成HTML或其他文本内容的工具。在Flask中，我们使用Jinja2作为默认的模板引擎。Jinja2允许我们在HTML模板中插入动态内容，例如从数据库中检索的数据或用户提供的输入。

在提交代码前执行一些代码检查，确保代码质量。

Git Hook是一些脚本，它们在特定的Git事件（比如提交、合并等）发生时被触发。

在第一章中，我们成功地初始化了Git仓库，并进行了一些基本的配置。现在，让我们深入学习Git的基本操作，包括提交更改、撤销更改、分支管理以及远程仓库的操作。在下一章，我们将学习更高级的操作，包括标签、子模块和高级分支管理。创建一个新的分支可以让你在不影响主分支的情况下进行工作。在Git中，提交更改通常需要将文件先添加到暂存区。假设我们有一个新的文件。这个命令会将暂存区中的所有更改提交到本地仓库，并附带一条提交信息。这会显示所有的提交记录，包括作者、日期和提交信息。合并分支将一个分支的更改合并到另一个分支。

版本控制系统是软件开发中不可或缺的工具，它能够追踪代码的变化、协作开发、还原历史版本等。Git是其中最为流行的一种版本控制系统，它的分布式特性和强大的功能使得它成为开发者首选的工具之一。版本控制是一种记录文件内容变化的系统，可以追踪文件的每一次修改，从而使得开发者可以随时回溯到之前的版本。这不仅有助于团队协作，还能有效地管理代码的演变过程。

Anaconda 是一个强大的 Python 数据科学平台，提供了许多数据科学工具和库。本文将指导您如何配置 Anaconda 环境、解决常见问题以及使用 PyCharm 和 Jupyter Lab 与 Anaconda 一起工作。

下面是一些常见的Python设计模式，每个模式都附带了具体的应用场景和对应的示例代码。设计模式是一种有助于提高代码可维护性和可扩展性的重要工具，可以根据具体需求选择合适的模式来应对不同的问题。观察者模式用于实现发布-订阅机制，其中一个对象（主题）维护一组观察者对象，当主题的状态发生变化时，通知所有观察者。适配器模式用于将一个类的接口转换成另一个类的接口，以便使两者能够协同工作，通常用于旧代码的重用或集成新组件。工厂模式用于创建对象，将对象的创建与使用分离，以便根据需要创建不同类型的对象。

随着异步编程的兴起，Python引入了asyncio模块，提供了协程的支持。协程是一种轻量级的线程，可以高效地处理大量的IO密集型任务。本文将深入探讨协程的使用，包括其语法、不同的应用场景以及示例。协程是Python中异步编程的重要组成部分，通过使用语法，可以更轻松地编写高效的异步代码。从文件IO、网络通信到并发处理，协程可以应用于多个场景，提高程序的性能和响应性。深入理解协程的使用方式和原理，对于编写现代化的Python异步应用非常关键。多线程是指在同一程序中同时运行多个线程，每个线程都是独立的执行流。

此外，方式二更符合单一职责原则，每个函数专注于一个任务，便于代码的组织和测试。方式一是这样的：写一个函数接收一个字符串，根据字符串的不同值，进行if else的判断，对输入的不同的字符串值返回不同的字符串结果。方式二：直接写三个不同名的函数，当调用这三个不同的函数的时候会返回不同的字符串结果。在你描述的两种方式中，方式一使用单个函数进行条件判断，而方式二使用多个不同的函数。除了单一职责原则之外，软件开发领域还有其他重要的设计原则和概念，这些原则有助于编写可维护、可扩展和高质量的代码。

在数学和机器学习领域，梯度是一个非常重要的概念。它是一个向量，表示函数在某一点上变化最快的方向。梯度的引入为解决优化问题、求解方程和模型训练等提供了强大的工具。在机器学习和优化问题中，我们常常面临着需要最小化（或最大化）一个目标函数的情况。梯度下降是一种基于迭代的优化算法，通过沿着目标函数的梯度方向逐步调整参数，从而找到目标函数的最小值。梯度下降是一种强大的优化算法，被广泛用于机器学习和深度学习等领域。通过不断地沿着目标函数梯度的反方向更新参数，我们可以逐步接近最优解。

它的核心思想是通过观察到的数据来找到使得观察到的数据出现的概率最大的参数值。在许多统计模型中，我们假设观察到的数据是由一个概率分布生成的，而极大似然估计就是要找到这个概率分布的参数。似然函数是关于模型参数的函数，表示给定模型下观察到的数据的概率。最后，要检验所得的参数值是否确实是似然函数的最大值，通常需要通过二阶导数测试或者观察似然函数的凹凸性来确认。由于似然函数通常涉及多个相乘的项，为了方便计算，通常会对似然函数取对数，得到对数似然函数。首先，我们需要明确观察到的数据是由一个概率分布生成的。

在开发 Flask 应用程序时，我们通常需要在不同的环境中运行应用程序，例如开发环境、测试环境和生产环境。为了实现这一点，我们可以使用一些工具和技术来配置应用程序的环境变量和设置。在本篇教程中，我们将介绍如何使用 pipenv、load_dotenv 和 os.environ 来管理不同环境下的应用程序配置，并提供一个示例来演示如何在不同的本地端口上运行应用程序。

Flask 是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 框架，它被广泛应用于开发 Web 应用和 API。它具有简洁、灵活和易于上手的特点，使得它成为学习和构建 Web 应用的理想选择。在本篇教程中，我们将介绍 Flask 的基础知识，并提供一些可实际运行的示例代码，同时附带前端代码，以帮助你快速入门。