摘要：本案例使用Python和TensorFlow/Keras实现了一个经典的卷积神经网络(CNN)模型，用于CIFAR-10图像分类任务。模型包含卷积层、池化层和全连接层，能够识别10类物体(飞机、汽车等)。从数据加载、预处理到模型训练和评估，完整展示了CNN的实现流程。经过15轮训练，测试集准确率达到75%-85%。案例还包含训练过程可视化和单图预测功能，直观展示模型效果。该实现适合教学使用，

文档(Document)：一般搜索引擎的处理对象是互联网网页，而文档这个概念要更宽泛些，代表以文本形式存在的存储对象，相比网页来说，涵盖更多种形式，比如Word，PDF，html，XML等不同格式的文件都可以称之为文档。Map操作的每一行，对所有出链发射当前网页概率值的1/k，k是当前网页的出链数，比如对第一行输出<B，1/31/4>,<C，1/3*1/4>,<D，1/3*1/4>;以第一行为例：