技术博客

本文深入浅出地介绍了卷积神经网络（CNN）的核心结构与工作原理，涵盖卷积、池化和全连接层三大关键组件，阐释其在图像识别与视觉数据处理中的重要作用。通过对六大经典CNN模型的对比分析，帮助读者在短时间内掌握其演进脉络与技术特点。尽管CNN架构复杂且持续发展，本文以清晰逻辑梳理其基本框架，旨在为初学者及感兴趣者提供15分钟内理解CNN核心概念的专业导引。

线程池（Thread Pool）是一种采用池化技术来管理线程资源的机制。它通过维护一定数量的线程，确保这些线程在线程池中处于活跃状态。当有任务需要执行时，线程池会提供一个空闲的线程来处理这个任务。任务完成后，该线程不会终止，而是返回到线程池中，转变为空闲状态，以便后续任务的执行。这种机制不仅提高了系统的响应速度，还有效减少了频繁创建和销毁线程带来的开销。