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卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

摘要：想了解深度学习却又无从下手，不如从手写数字识别模型训练开始吧！深度学习作为机器学习分支之一，应用日益广泛。语音识别、自动机器翻译、即时视觉翻译、刷脸支付、人脸考勤……不知不觉，深度学习已经渗入到我们生活中的每个角落，给生活带来极大便利。即便如此，依然有很多人觉得深度学习高深莫测、遥不可及，的确，它有深奥之处，非专业人士难以企及，但也有亲

1背景起初，在网盘快速发展期，为了快速上线，采用了服务单体化主干开发模式进行研发，随着用户规模爆发式的增长以及产品形态的丰富，单体化的不足就体现出来了，于是架构上采用了微服务架构，开始对业务逻辑进行拆分部署。服务拆分之后，也引入了新的问题，具体如下：\\请求路由：\\服务部署从物理机向虚拟化方式迁移中，有大量的切流量操作

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一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率，并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临的挑战。二、深度学习在语音识别中的应用1.基于深度神经网络的语音

机器学习是通过研究数据和统计信息使计算机学习的过程。机器学习是迈向人工智能（AI）的一步。机器学习是一个分析数据并学会预测结果的程序。数据集在计算机的思维中，数据集是任何数据的集合。它可以是从数组到完整数据库的任何东西。数组的示例：