prepare

https://blog.csdn.net/jnulzl/article/details/51440055（利用卷积神经网络(CNN)提取图像特征）

https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9754072.html（深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识）

1.https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/93378950（keras技巧——如何获取某一个网络层的输出！！！！）

2.https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/93377801（keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy！！！！）

3.https://blog.csdn.net/wanbeila/article/details/86681424（keras 特征图可视化（中间层））

4.https://blog.csdn.net/u010420283/article/details/80303231（Keras中间层输出的两种方式，及特征图可视化）

5.https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html（GBDT拟合负梯度）

6.https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/79185969（GBDT原理与Sklearn源码分析-回归篇）

7.https://www.zhihu.com/question/63560633（gbdt的残差为什么用负梯度代替？）

8.https://blog.csdn.net/emmaczw/article/details/84849195（mnist数字集识别 xgboost+cnn）

9.https://blog.csdn.net/qq_38054219/article/details/89765249（手写数字识别——SVM和XGBOOST）

10.https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/88392620（[深度学习技巧]·数据类别不平衡问题处理）

11.https://www.jianshu.com/p/10930c371cac （实战深度强化学习DQN-理论和实践！！！）

12.https://blog.csdn.net/qq_41352018/article/details/80274257（深度强化学习——从DQN到DDPG）

13.https://zhuanlan.zhihu.com/p/26052182（深度强化学习系列 第一讲 DQN）

14.https://blog.csdn.net/SGQ1991/article/details/78776007（深度强化学习——DQN！！！！）

13.https://www.jianshu.com/p/0e1f3c7a1162（对DQN(深度强化学习)的理解！！！！）

14.https://www.jianshu.com/p/e037d42ab6b1（Keras深度强化学习-- Policy Network与DQN实现）

15.https://www.jianshu.com/p/f076e1ba5efc（用 Keras 轻松搭建模型实现DQN）

16.https://blog.csdn.net/extremebingo/article/details/80867486（OpenAI Gym构建自定义强化学习环境）

17.https://blog.csdn.net/ITBigGod/article/details/83788865（(图文并茂)深度学习实战(4)：从mnist数据集里面提取原始图片数据）

18.https://www.cnblogs.com/kuangsyx/p/9043168.html（详述Xgboost原理！！！！！！）

19.https://blog.csdn.net/u010654299/article/details/103980964(不平衡数据处理之SMOTE、Borderline SMOTE和ADASYN详解及Python使用)

20.https://blog.csdn.net/qj8380078/article/details/81675442（【python实战】使用第三方库imblearn实现不平衡样本的样本均衡问题）