目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱，在某些情况下，直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的，比如Caffe、TensorFlow工具箱，但这些工具箱需要的硬件资源比较多，不利于初学者实践和理解。因此，为了更好的理解并掌握相关知识，最好是能够自己编程实践下。本文将展示如何使用NumPy来构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network , CNN）。
       CNN是较早提出的一种神经网络，直到近年来才变得火热，可以说是计算机视觉领域中应用最多的网络。一些工具箱中已经很好地实现CNN模型，相关的库函数已经完全编译好，开发人员只需调用现有的模块即可完成模型的搭建，避免了实现的复杂性。但实际上，这样会使得开发人员不知道其中具体的实现细节。有些时候，数据科学家必须通过一些细节