此人有点怪，时发时不发。

卷积神经网络（CNN）是深度学习的核心模型，专门处理网格结构数据（如图像）。其基本结构包括卷积层（特征提取）、激活函数（非线性化）、池化层（降维）和全连接层（分类输出）。CNN通过局部连接和权重共享显著减少参数数量，具有自动特征提取和空间不变性等优势。经典架构如LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet推动了计算机视觉发展。CNN广泛应用于图像分类、目标检测、医学诊断等领域。文章还提供了简单的PyTorch实现代码，并指出CNN将继续在人工智能领域发挥重要作用。

🚀 AI大模型全攻略：原理 · 部署 · Prompt · 场景应用本文从基础原理到实践部署，再到 Prompt 工程与典型应用案例，全方位解析 AI 大模型的学习路径与使用方法，适合开发者、产品经理、技术爱好者等不同背景读者。

Git 分支使用规范全解（附项目示例）> 本文结合实际项目开发，详细讲解如何在多人协作中使用 Git 分支，包括 `main`、`develop`、`feature/*`、`bugfix/*`、`release/*`、`hotfix/*` 等分支类型。

🌟 个人专属 AI 算法工程师学习计划- 熟练掌握 Python 编程和基础算法- 掌握机器学习、深度学习等核心算法- 能独立完成一个 AI 项目（如图像分类、目标检测、语音识别等）- 熟悉主流框架（如 PyTorch、TensorFlow）- 具备项目部署能力（如边缘端、服务端、Web/API）

🧠 AI 算法工程师学习路线图（保姆级）从入门到进阶，系统梳理成为一名 AI 算法工程师所需掌握的知识、工具、项目、证书与资源，适合高校学生、转行人员和在岗工程师。

# Chrome 127 集成Gemini：本地AI功能- **Google将Gemini大模型整合进Chrome浏览器，带来全新免费的本地AI体验：** * 完全免费、无限制使用 * 支持离线运行，摆脱网络依赖 * 功能涵盖图像识别、自然语言处理、智能推荐等