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fastmybatis是一个mybatis开发框架，目的为简化mybatis的开发，让开发更高效。 零配置快速上手 无需编写xml文件即可完成CRUD操作 支持mysql，sqlserver，oracle，postgresql,sqlite 支持自定义sql，sql语句可以写在配置文件中，同样支持mybatis标签 支持与spring-boot集成 轻量级，无侵入性，可与传统mybatis用法共存
“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。
Agile是一种软件开发方法，通过使用1至4周的短迭代，通过增量会话帮助构建软件，从而使开发与不断变化的业务需求保持一致。 敏捷数据科学包括敏捷方法和数据科学的组合。
本书将全面介绍深度学习从模型构造到模型训练的方方面面，以及它们在计算机视觉和自然语言处理中的应用。Github 地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的
api： 存放uboot提供的接口函数 arch： 存放跟芯片相关的文件 board： 开发板配置文件 common: uboot命令行下支持的命令 disk： 磁盘支持 doc： 文件目录 drivers:设备驱动程序 examples例程 fs: 支持的文件系统，cramfs fat fdos jffs2 registerfs inc
