在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

文章目录1、卷积神经网络的概念(about:blank1_2)2、发展过程(about:blank2__28)3、如何利用CNN实现图像识别的任务(about:blank3CNN_100)4、CNN的特征(about:blank4CNN_105)

在小型设备运行MachineLearning，通常面临着三大挑战 功耗(powerconsumption)延时(latency)精度(Accuracy)人们通常比较了解MachineLearning，因为它与神经网络相关(pertaintoneuralnetworks)，那么TinyMNL又是什么呢？

德国马普所XucongZhang博士等最早尝试使用神经网络来做视线估计Zhang,X.,Sugano,Y.,Fritz,M.,andBulling,A.(2015).Appearancebasedgazeestimationinthewild.InIEEEConferenceonComputerVisiona

\toc\1简介Dubbo提供了4种负载均衡机制：权重随机算法：RandomLoadBalance最少活跃调用数算法：LeastActiveLoadBalance一致性哈希算法：ConsistentHashLoadBalance加权轮询算法：RoundRobinLoadBalan

!(https://img2018.cnblogs.com/blog/1612966/202001/161296620200129225316188817919185.png)Adaboost算法及其代码实现算法概述AdaBoost（adaptiveboosting），即自适应提升算法。B

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卷积神经网络模型发展及应用转载地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学