若不算之前对某些框架和包的简单使用，这是我的第一个神经网络实践项目——“我的第一个卷积网络”。

其中，主要借助了 Python 的数据处理库 numpy 和图像处理库 matplotlib（类似MATLAB） 。下面这幅图是卷积网络的技术摘要（来自网络）。

1. 图片可视化模块（./mycnn/class_painter_by_ndarray.py）。已实现单一或多组图片的显示，保存。
2. 数据加载模块（./mycnn/class_read_raw_data.py）。已实现把数据文件夹（./data/input/）下压缩过的图片数据加载到内存中（考虑到数据库存储比较麻烦，二进制流或图片数据库，所以不采用）。
3. 参数加载模块（./mycnn/class_load_parameter_from_config.py）。已实现把配置文件（./config.ini）中的参数数据加载到内存中，供程序后续执行使用。
4. 网络创建模块（./mycnn/class_create_network.py）。已实现卷积函数（convolution(self, input_matrix, conv_operator_array = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 1]]))），部分激活函数（sigmoid，softplus，tanh）。