卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是人工神经网络的重要分支，目前已经成为语音和图像识别领域的一大研究热点。特别是在图像识别领域，由于其特有的权值共享网络结构，大大降低了模型复杂度，减少了权值数量，因此可以直接将多维图像作为输入数据展开训练，有效避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。
逐本溯源，卷积结构最早出现于 1984 年的神经认知机（NeoCognitron）。发展到 1998 年，诞生了第一代经典卷积神经网络 LeNet，但随着支持向量机 SVM（Support Vector Machine）的出现，卷积神经网络一度归于沉寂。后来，随着 ReLu（Rectified Linear Units）和 Dropout 等激活函数的提出，以及 GPU 和大数据带来的历史机遇，卷积神经
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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。
Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。
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