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    深度学习入门-神经网络的学习（中） 本文介绍了神经网络学习中的数值微分方法及其应用。首先解释了数值微分的基本概念，即通过微小差分近似求导，并与解析求导进行对比。重点阐述了梯度计算及其在优化中的关键作用，梯度是由所有变量偏导数组成的向量，其方向指向函数值下降最快的方向。文章详细展示了梯度下降法的实现过程，包括学习率的设置及其对优化效果的影响。通过具体代码示例演示了如何利用数值微分计算梯度，并实现梯度下降算法来寻找函数最小值。最后，将梯度概念扩展到神经网络，说明如何计算损失函数对权重参数的梯度以优化网络性能。文中还提供了完整的Python实现代码

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    深度学习入门-神经网络的学习（中） 本文介绍了神经网络学习中的数值微分方法及其应用。首先解释了数值微分的基本概念，即通过微小差分近似求导，并与解析求导进行对比。重点阐述了梯度计算及其在优化中的关键作用，梯度是由所有变量偏导数组成的向量，其方向指向函数值下降最快的方向。文章详细展示了梯度下降法的实现过程，包括学习率的设置及其对优化效果的影响。通过具体代码示例演示了如何利用数值微分计算梯度，并实现梯度下降算法来寻找函数最小值。最后，将梯度概念扩展到神经网络，说明如何计算损失函数对权重参数的梯度以优化网络性能。文中还提供了完整的Python实现代码

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    【网络与爬虫 24】爬虫数据存储方案：从文件到数据库的全面指南 爬虫数据存储方案全解析 本文系统介绍了从基础文件存储到高级数据库方案的爬虫数据存储方法。文本文件适合简单数据但缺乏结构；CSV适用于表格数据且兼容Excel；JSON保留完整数据结构适合Web应用；SQLite提供轻量级SQL支持无需服务器；MySQL适合大规模结构化数据存储。文章通过代码示例展示了每种方案的实现方式，并分析了其适用场景、优缺点和性能特点，帮助开发者根据项目规模、数据结构和查询需求选择最佳存储方案。对于爬虫项目，合理选择数据存储方式能显著提升数据管理效率和系统性能。

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