样本选择是数据预处理中非常重要的一个环节，主要是从海量数据中识别和选择相关性高的数据作为机器学习模型输入。
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Batch Normalization
批量归一化
神经网络训练过程的本质是学习数据的分布，如果训练数据与测试数据的分布不同将大大降低网络的泛化能力，因为我们需要在训练开始前对所有输入数据进行归一化处理。
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Git
References
Git常用操作指南
动画图解 Git 命令
各类模板整理
为了提高学习效率，可以整理出一些对应的模板，模板的内容要尽量全而细致的覆盖完全理解所要描述内容的方方面面，在使用中慢慢充实模板，并将这样高效而全面的理解方式慢慢形成理解习惯，渐渐提高探索事物本质的能力。
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844. Backspace String Compare
Easy
Description
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Fully Connected Layer
全连接层
Fully Connected Layer
全连接层（Fully Connected Layer, FC）是由许多神经元组成的平铺结构，其根据得到的特征进行分类。
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