从全连接网络的困境到 CNN 的突破，从 LeNet 的雏形到 AlexNet 的崛起，计算机视觉的发展本质是对 "如何高效提取图像特征" 的不断探索。CNN 通过卷积层的参数共享、池化层的降维、分层的特征学习，完美解决了图像处理中的空间信息保留和参数规模控制问题。

人工智能的本质是 “用人工方法在机器上实现的智能”，其核心学科聚焦于模拟、延伸和扩展人类智能的理论与技术。而深度学习则是人工智能的重要分支，它通过构建多层神经网络，让机器从数据中自主学习特征与规律，无需人工预先定义规则。值得注意的是，人工智能并非简单的 “高级计算器”—— 计算器仅能执行确定性的数值运算，而深度学习模型能从海量数据中提炼规律，甚至处理模糊、复杂的现实问题。深度学习并非高不可攀的 “

人工智能的本质是 “用人工方法在机器上实现的智能”，其核心学科聚焦于模拟、延伸和扩展人类智能的理论与技术。而深度学习则是人工智能的重要分支，它通过构建多层神经网络，让机器从数据中自主学习特征与规律，无需人工预先定义规则。值得注意的是，人工智能并非简单的 “高级计算器”—— 计算器仅能执行确定性的数值运算，而深度学习模型能从海量数据中提炼规律，甚至处理模糊、复杂的现实问题。深度学习并非高不可攀的 “

比如 “判断一封邮件是否为垃圾邮件（事件 A）”，需要考虑的条件可能有：是否包含 “中奖”（B1）、是否包含 “转账”（B2）、发件人是否陌生（B3）等多个特征（B1,B2,B3...Bn）。这个假设就是它 “朴素”（Naive）的由来 —— 现实中特征往往不是完全独立的（比如 “中奖” 和 “转账” 确实高度相关），但这个简化假设能极大降低计算难度，同时在多数场景下（尤其是文本分类）依然能给出不

比如 “判断一封邮件是否为垃圾邮件（事件 A）”，需要考虑的条件可能有：是否包含 “中奖”（B1）、是否包含 “转账”（B2）、发件人是否陌生（B3）等多个特征（B1,B2,B3...Bn）。这个假设就是它 “朴素”（Naive）的由来 —— 现实中特征往往不是完全独立的（比如 “中奖” 和 “转账” 确实高度相关），但这个简化假设能极大降低计算难度，同时在多数场景下（尤其是文本分类）依然能给出不

回顾整个链路，数据分析的核心从来不是 “会用多少工具”“能写多少代码”，而是 “能否通过数据找到解决问题的答案”。从数据清洗时的严谨，到特征工程时的创意，再到结论输出时的落地性，每一步都需要 “业务思维” 与 “数据思维” 的结合。对于初学者而言，不必急于追求复杂的算法或工具，先掌握 “明确问题 - 处理数据 - 分析规律 - 提出建议” 的基本逻辑，在实际场景中不断打磨对数据的敏感度和对业务的理

print("王祎鹏"in r.text)：通过Python Requests库模拟浏览器登录行为。print("获取个人主页成功！：采集完整的用户视角数据（如社交网络信息）掌握HTTP/HTTPS协议基本原理。理解Cookie/Session机制。print("登录成功!：获取需要登录才能查看的页面数据。：获取用户账户相关的定制化信息。：维持会话状态以进行连续操作。不需要处理复杂JS加密的场景。