在卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)基础中，我们了解了传统神经网络的问题以及CNN的工作原理。在本节中，我们将构建CNN模型用来识别MNIST手写数字。

传统深度前馈神经网络的局限性之一是它并不满足平移不变性，另外，传统的神经网络受对象大小的影响。卷积神经网络的提出正是用于解决传统神经网络的这些缺陷。

反向传播每次将神经网络中的每个权重进行少量更改。权重值的变化将对最终损失值(增加或减少的损失)产生影响，我们需要朝着减少损失的方向更新权重。

人脸追踪非常具有挑战性。dlib 库实现了基于 DCF 的跟踪器，非常适合用于进行人脸追踪，本文利用此跟踪器进行面部跟踪和用于选择的其他对象的追踪。

人脸处理是人工智能中的一个热门话题，人脸处理可以使用计算机视觉算法从人脸中自动提取大量信息。在本文中，将通过实战讲解如何使用这些库进行人脸检测，为进一步进行相关处理奠定基础。

在本项目中，我们将使用 OpenCV 和 Flask 构建检测猫脸的深度学习 Web 应用程序，，最后通过实战测试使用 OpenCV 和 Flask 创建的 Web 猫脸检测 API。

条形图具有丰富的表现形式，常见的类型包括单组条形图，多组条形图，堆积条形图和对称条形图等。本文利用Matplotlib绘制常见条形图。

Matplotlib是Python的绘图库，使绘图变得非常简单，在易用性和性能间取得了优异的平衡。借助Matplotlib库，可以方便的对进行数据分析，快速完成数据可视化。

图着色任务可以简单概括为：为图中的每个节点分配一种颜色，并保证相连接的节点对不会使用相同的颜色，同时，我们希望使用尽可能少的颜色。本文使用遗传算法解决图着色问题。