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本节介绍了MATLAB学习的一些基础知识，包括数值类型、矩阵的创建以及相关运算、字符串处理等。

本节主要介绍了LeNet、VGGNet、GoogLeNet神经网络。其中，对LeNet模型进行了函数封装，对VGGNet进行了基本介绍，并着重介绍了GoogLeNet神经网络中1×1卷积核的作用。

本节从单层神经网络到多层神经网络，一步步介绍了神经网络的基本结构与简单实现，并借助TensorFlow框架中提供的Sequential模型，快速进行神经网络的搭建与训练。

本节从二分类问题到多分类问题均进行了简单的介绍以及相应示例的实现，同时对Pandas处理二维数据进行了基本介绍。

本节主要介绍了卷积神经网络的基本结构，并通过Sequential模型对卷积神经网络进行了搭建。

C++之数据类型……

小沈同学在回顾VLSI这门课程中，发现了许多容易遗忘的知识点以及之前一直没弄明白的知识点。下面是一些记录……

本节主要介绍了TensorFlow基础知识中与张量（Tensor）相关的部分，包括创建张量、张量运算、维度变换等

本节主要介绍了如何通过解析法与梯度下降法求解线性回归问题。

这里记录着小沈在学习神经网络与深度学习之TensorFlow实践课程中，遇到的两个比较重要又有意思的库：科学计算库NumPy和数据可视化库Matplotlib。