卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习模型，旨在处理图像等结构化网格数据。它使用卷积层来提取边缘，纹理和模式等特征，使其在图像识别，分类和分割任务中非常有效。该架构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层将过滤器应用于输入数据，生成捕获基本细

"可观察性在改善数据库迁移过程中发挥着至关重要的作用，它提供了对系统性能、数据完整性和潜在问题的洞察。通过实施可观察性工具——如日志记录、监控和追踪——开发人员可以实时跟踪迁移的进展。这种可视性使团队能够快速识别瓶颈或潜在故障，确保在这些问

深度学习可以通过几种有效的方式处理稀疏数据集，使模型能够在数据不密集的情况下学习有用的模式。稀疏数据集通常出现在推荐系统中的用户-物品交互或文本分类中的高维特征等场景中。管理稀疏性的一种常见方法是使用嵌入技术。例如，在推荐系统中，可以使用嵌