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全球及中国片式多层陶瓷电容器（MLCC）行业发展格局与投资策略研究报告2022版
全球及中国片式多层陶瓷电容器（MLCC）行业发展格局与投资策略研究报告2022版 HS--HS--HS--HS--HS--HS--HS--HS--HS--HS--HS--HS-- 【修订日期】：2021年11月 【搜索鸿晟信合研究院查看官网更多内容！】 第一章 片式多层陶瓷电容器（MLCC）相关概述 1.1 MLCC行业基本概念 1.1.1 行电子行业MLCC深度报告：被动元器件研究框架
来源 | 方正证券 目前，我们正处于能源革命和计算革命的两大创新交汇期。智能手机、5G和新能源车三大因素驱动MLCC的需求持续上涨，行业景气度持续提升。预计2021年，全球MLCC市场规模将继续增长至1148亿元，同比增长12.9%，到2025年将增至1490亿元，五年复合增长率为7.9%。中国大陆MLCC市场MLCC笔记 - Google机器学习速成课程 - 笔记汇总
MLCC笔记 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 MLCC笔记01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语。 了解机器学习的各种用途。 MLCC笔MLCC笔记17 - 嵌套 (Embedding)
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/embeddings/ 嵌套是一种相对低维的空间，可以将高维矢量映射到这种低维空间里。通过使用嵌套，可以让在大型输入（比如代表字词的稀疏矢量）上进行机器学习变得更加容易。在理想情况下，嵌套可以将语义上相似的不同输入MLCC笔记16 - 多类别神经网络 (Multi-Class Neural Networks)
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/multi-class-neural-networks/ 多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。 1- 一对多 一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案，一对多解决方案包括 N 个单独MLCC笔记14 - 神经网络简介 (Introduction to Neural Networks)
原文链接：https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/introduction-to-neural-networks/ 神经网络是更复杂版本的特征组合。实质上，神经网络会学习适合相应特征组合。 1- 剖析 “非线性问题”意味着无法使用形式为“$b + w_1x_1 + w_2x_2$”的线性模型准确预测标