resize()，设置大小（size）; reserve()，设置容量（capacity）; size()是分配容器的内存大小，而capacity()只是设置容器容量大小，但并没有真正分配内存。 打个比方：正在建造的一辆公交车，车里面可以设置40个座椅（reserve(40);），这是它的容量，但并不是说它里面就有了40个座椅，只能说明这部车内部空间大小可以放得下40张座椅而已。而车里面安装了40个座椅(resize(40);)，这个时候车里面才真正有了40个座椅，这些座椅就可以使用了
reserve是容器预留空间，但在空间内不真正创建元素对象，所以在没有添加新的对象之前，不能引用容器内的元素。加入新的元素时，要调用push_back()/insert()函数。
resize是改变容器的大小，且在创建对象，因此，调用这个函数之后，就可以引用容器内的对象了，因此当加入新的元素时，用operator[]操作符，或者用迭代器来引用元素对象。此时再调用push_back()函数，是加在这个新的空间后面的。
两个函数的参数形式也有区别的，reserve函数之后一个参数，即需要预留的容器的空间；resize函数可以有两个参数，第一个参数是容器新的大小， 第二个参数是要加入容器中的新元素，如果这个参数被省略，那么就调用元素对象的默认构造函数。下面是这两个函数使用例子：
例子1：
vector
myVec.reserve( 100 ); // 新元素还没有构造,
// 此时不能用[]访问元素
for (int i = 0; i < 100; i++ )
{
myVec.push_back( i ); //新元素这时才构造
}
myVec.resize( 102 ); // 用元素的默认构造函数构造了两个新的元素
myVec[100] = 1; //直接操作新元素
myVec[101] = 2;
栈stack：stack 后入先出（LIFO） q.top()获取栈顶元素（并不删除）q.pop()删除栈顶元素q.push(x)向栈中加入元素q.empty()判断栈是否为空 队列queue：先入先出（FIFO） q.front()获取队首元素（并不删除）q.pop()删除队首元素q.push(x)向队列中加入元素q....
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原标题：基于Python建立深度神经网络！你学会了嘛？图1 神经网络构造的例子(符号说明：上标[l]表示与第l层；上标(i)表示第i个例子；下标i表示矢量第i项)单层神经网络图2 单层神经网络示例神经元模型是先计算一个线性函数(z=Wx+b)，接着再计算一个激活函数。一般来说，神经元模型的输出值是a=g(Wx+b)，其中g是激活函数(...
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这段时间主要是学习了对容器的操作，包括：容器的状态：start，stop，restart，rename，pause，unpause，rm，attach，exec，kill，logs；还学习了对容器的资源进行限制的操作,包括：CPU(- c)，内存(-m --memory-swap)，blkio IO(--device-weight...
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