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为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？如果你在建一个人脸识别或是人脸检测系统，深度神经网络所做的事就是，当你输入一张脸部的照片，然后你可以把深度神经网络的第一层，当成一

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Slice(切片):对于这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了人切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片;L[0:3]表示，从索引0开始取，知道索引3为止，但不包括索引3。即索引0,1,2,正好是3个元素。如果第一个索引是0,还可以省略：tuple也是一种list,唯一区别是tuple不可变。因此，tupl

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