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本章介绍了 R 语言中常见的运算和操作（例如索引），以及针对不同数据类型的不同操作函数（例如 apply 函数）。同时介绍了 R 语言控制流（if-else 条件执行、for while repeat 循环结构）的实现。

本文介绍了在 Linux 系统中如何查找相关命令和命令的帮助文档。如何命名和管理命令的别名以及一些组合键的使用。

本文介绍了使用 ssh 进行 Linux 系统服务区的远程访问与一些简单的命令。服务器可以去往各大服务器商购买，或者在本地安装虚拟机，针对 mac 用户 Linux 操作系统的指令大多可以直接使用，windows 系统的 wsl 或 powershell 也满足 Linux 的习惯。

简而言之：递归就是自己调用自己。本文依据四个例子介绍递归算法的原理和如何搭建，除此之外，还有一些常见的递归例子：递归求和、逆置序列、递归产生斐波那契数列、求和谜题等。以及什么是尾递归，如何将尾递归转换为非递归算法。

本文介绍如何读取 CIFAR-10 数据集，搭建 ResNet 神经网络，模型训练和验证。可前往 GitHub 库下载项目源码。

本文详细介绍了 R 语言常见的对象类型，包括向量、矩阵、数据框等。同时介绍了如何读取数据和输出数据，包括 read.table 函数等。

本文介绍如何读取 MNIST 数据集，搭建 AlexNet 简单卷积神经网络，模型训练和验证。

研究算法运行的时间非常重要，我们往往关注：算法运行时间与输入大小的关系以及最差的情况。本文介绍大 O 符号和一些算法分析实例。

本章介绍数据处理里另外三个基本操作：增加、删除、更改数据库数据。

本文将一步一步详细介绍如何获取数据，自定义数据集，搭建神经网络，训练、验证和测试结果的全流程。