一、卷积神经网络（CNN）定义卷积神经网络（convolutional neural network, CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。经典神经网络的结构：LeNet-5AlexNetVGG二、DNN与CNN的区别上图为DNN神经网络图，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层

1、人工神经元人类神经元中抽象出来的数学模型树突：input细胞核：处理操作+激活函数轴突末梢：输出f(∑i=1NIi⋅Wi\sum_{i=1}^{N} I_{i}\cdot W_{i}∑i=1N​Ii​⋅Wi​)=y人工神经网络：大量的神经元以某种连接方式构成的机器学习模型。第一个神经网络：1958年，计算机科学家Rosenblatt提出的Perceptron（感知机）o=σ\sigmaσ(（&

1、页面能运行出界面，但是不显示数据，如图2、这时首先检查数据库连接字符串在src\main\resources\dbconfig.properties 修改好连接字符串一般都可以出现数据3、若是仍然不出现数据，可以尝试清除下缓存：关闭浏览器、remove、clean4、以上措施如果还不行，有可能是mysqljar包版本不一致引起，console一般会提示Unknown system variab

OpenCV详细入门（基础篇）一、OpenCV介绍OpenCV（open source computer vision library）是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像

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循环神经网络一、什么是循环神经网络：循环神经网络（Rerrent Neural Network, RNN），是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络DNN，卷积神经网络CNN，生成对抗网络GAN。RNN的特点是对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息，利用了RNN的这种能力，使深度学习模型在解决语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等NLP领域的问题时有所突破。对于序列

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