第二次取的像素和第一次重复的很多吗？
    没错就是有很多的重复，这个算法就是要这么搞，只有这样的滑动窗口，才能体现出来这个图片像素的空间位置，才能把像素之间的关系也都考虑进去。
    而不是像以前有一种识别手写的图片中的数字的例子，机器学习的入门课程，就是识别手写数字，有人统计，只有正确率达到了百分之九十九多的时候，机器识别才有作用。
    最经典的一个例子就是，把所有的像素都从左到右，从上到下，一个一个的都并排排好，形成一个单个的像素线。
    写一个方程式来求几个参数，给出来一些训练数据，让计算机自己发现规律，找到其中的关联，从而得到一个最好的方程的解。
    但是这种计算出来的结果正确的识别率只有可怜的百分之十多。
    如果用卷积神经络来稍加改造就能让识别率达到百分之九十九以上。
    可见，卷积神经络对图片的分类来说是最好的一个算法。
    不过也是有一个问题，它需要大量的数据，对于能获得大量的数据的场景这个算法是很不错的，但是如果不能获得很多数据，它的效果就没有那么好了。
    因为有以前做过语音识别的经验，所以对这个
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