CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition（总概）
http://cs231n.github.io/
Assignment #1: Image Classification, kNN, SVM, Softmax, Neural Network
http://cs231n.github.io/assignments2018/assignment1/
请仔细阅读相关要求，特别是Module 0: Preparation。
是以下准备为在Windows上CPU本地配置运行Anaconda。（没有Linux、Google cloud、GPU）
作业前准备工作：
1.配置本地环境：
Windows10(X86) + Anaconda 4.5.11 + python 3.6.6
这是我的配置，可参考这里看课程官方设置说明。Anaconda的下载安装可自行搜索。
2.下载assignment1数据包
点击这里下载数据包并解压在除了桌面c盘之外你觉得开心的地方。接下来的所有assignment1文件夹都是说的这个解压的文件夹。
3. Anaconda创建虚拟环境cs231n（可省略）
可点击这里参照课程模块0：设置说明在anaconda prompt中创建虚拟环境。注意Windows用activate cs231n激活，用deactivate停用。
4. 修改jupyter notebook默认目录（可省略）
可参照这里修改，然后将assignment1文件夹中的内容全部复制到默认文件夹下。
5.安装相关package
找到下载解压了的assignment1文件夹中的requirement.txt文件，这是完成assignment1所需要的工具包，在anaconda prompt中cd到assignment1文件夹后使用pip install -r requirements.txt命令安装（相关了解：DOS命令 cd）。
6.安装cifar-10数据包
①有条件使用Linux系统，按照教程所说在assignment1文件夹中cd到cs231n\\datasets文件夹，用./get_datasets.sh下载cifar-10（.sh是shell脚本文件），win10有自带Linux系统可以尝试一下。
②像我这种新手只会用Windows的直接点击这里下载数据包CIFAR-10 python version，解压到assignment1\\cs231n\\datasets文件夹中。
以上就是一个零基础非专业人士第一次做assignment1的准备工作了。
打开Anaconda Prompt，激活虚拟环境cs231n（参照上2.），输入jupyter notebook，看到网页打开knn.ipynb，就可以按照说明开始做作业了。（jupyter notebook执行代码并转到下一段代码快捷键：shift+enter）
祝大家学习愉快~
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