不过，在跑代码之前，还要对数据进行预处理。

江寒先从报名信息表中，将性别信息仍然“健在”的行挑出来，只保留序号、姓名和性别，另存为label.xls。

这些记录一共9527条，大约占三万多条数据总数的30%。

它们对应着9527张真彩色照片。

24位真彩色的图片，每个像素点在内存里，要占用3个字节的存储单元。

每张照片有210×120个像素，这样读入一张照片，需要的内存空间就是210×120×3=个Byte。

9527条数据，共需要9527×=B≈686.88M≈0.7G！

这个内存开销，还是比较容易接受的。

但是，“感知机”的算法，需要进行大量浮点乘法运算。

对每个像素的每个RGB分量都算一遍？

没那个必要，也太浪费时间。

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