以下说法正确的是（）？A. 梯度下降再一次迭代中，如果代价函数J的减少量小于0.001，可以表示收敛了B. 特征缩放或均值归一化等是在多变量线性回归的数据预处理阶段必做的操作C. 深度学习中尽量避免使用显式的for循环D. 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已

步骤 1：理解梯度下降的收敛条件
梯度下降算法的收敛条件通常是指代价函数J的减少量在连续几次迭代中变得非常小，而不是仅仅一次迭代中减少量小于某个值。因此，选项A的描述不准确。
步骤 2：理解特征缩放和均值归一化的作用
特征缩放和均值归一化可以加快梯度下降的收敛速度，但并不是在多变量线性回归的数据预处理阶段必做的操作。因此，选项B的描述不准确。
步骤 3：理解深度学习中避免使用显式for循环的原因
在深度学习中，避免使用显式的for循环主要是为了提高计算效率和利用硬件加速，但这并不是一个绝对的规则。因此，选项C的描述不准确。
步骤 4：理解数据和特征对机器学习的影响
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。这是机器学习中一个基本的原理。因此，选项D的描述是正确的。