one epoch：所有的训练样本完成一次Forword运算以及一次BP运算
batch size：一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目，其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个{data：label}获得的，而是由一组数据加权得到的，这一组数据的数量就是[batch size]。当然batch size 越大，所需的内存就越大，要量力而行
iterations：每一次迭代都是一次权重更新，每一次权重更新需要batch size个数据进行Forward运算得到损失函数，再BP算法更新参数。
one epoch = numbers of iterations = 训练样本的数量/batch size

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直接上例子：

理解重定向

###### 在了解重定向之前，我们先来看看linux 的文件描述符和命令执行过程

首先理解两者的区别

• 通配符与正则表达式很容易混淆，首先要明白二者是不同的。正则表达式只是一种表示法,只有当工具支持这种表示法，才可以处理正则表达式的字符串。 其实，我们登录Linux之后，系统的bash shell并不支持正则表达式的，也就是说，我们如果使用bash shell的某些命令时使用正则表达式，shell可能会认不出来，只有当我们使用类似grep，sed，awk等工具的时候才有效。所以，我们在使用bash shell的时候也想达到模糊匹配的目的的话，就要使用通配符了。正则表达式多用于文本内容中的字符串搜索和替换，通配符多用于对文件的操作，如 rm *.txt

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##### Caffe能做什么？