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2022年上半期HNU操作系统作业1~4（20软工）

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内容概要：本人在学习B站刘二大人Pytorch实践课程时，做的一些学习笔记。包含课程要点、教学源码以及课后作业和作业源码。 目录： 第一讲 概述 第二讲 线性模型创建 第三讲 梯度下降算法 第四讲 反向传播机制 第五讲 用pytorch实现线性回归 第六讲 逻辑斯蒂回归模型 第七讲 处理多维特征的输入 第八讲 加载数据集 第九讲 多分类问题--softmax classifier 第十讲 卷积神经网络（基础篇） 第十一讲 卷积神经网络（高级篇） 学完刘二大人的课程和此学习笔记，你就可以看懂大部分网络结构，并且复现出一些经典网络，比如残差网络ResNet、密集连接网络DenseNet和GoogleLeNet中Inception模块等等。收获良多。

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