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本文是由 CSDN 上一个敌人向我征询的一个问题引起的。
问题：在 ABSL 中是否能够通过 http 申请的 form-data 格局传输文件？
这个问题目前只有三个答复，其中蕴含自己的一个答复，以及另两个来自 ChatGPT 的答复。
其中一个来自 ChatGPT 的答复，把 ABSL 辨认成了 Abseil，后者是一个由 Google 开发的 C++ 代码库，其中蕴含了许多高质量、高效的组件和库，能够帮忙开发者更快地开发出牢靠的软件。
从 ChatGPT 给出的代码来看，这是典型的 C++ 程序，同题主征询的 SAP ABSL 驴唇不对马嘴：ABSL 是 SAP Cloud for Customer 和 SAP Business ByDesign 引入的 Domain Specific Language，只能在 Cloud Application Studio 里编写，语法相似 JavaScript，编译之后在后盾生成 ABAP 代码。
一种认识认为，一门编程语言使用者越多，生态圈越凋敝，这就意味着能够用来训练卷积神经网络的代码越多，那么 ChatGPT 生成此类编程语言的代码也就越准确。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，次要用于图像、视频、语音等信号的解决和分类工作。与传统的神经网络相比，卷积神经网络通过卷积层、池化层、全连贯层等不同类型的层来实现对图像等数据的特征提取和分类。
卷积层是卷积神经网络的核心层，通过卷积核与输出数据进行卷积运算，失去卷积特色图。卷积层的参数包含卷积核的大小、卷积核的个数等。卷积层的输入能够通过 ReLU 等激活函数进行激活，以加强卷积层的非线性表达能力。
池化层次要用于对卷积特色图进行降采样，以缩小特色图的大小和参数数量。罕用的池化形式包含最大池化和均匀池化等。池化层的参数包含池化核的大小和步长等。
全连贯层是将卷积层和池化层的输入进行展平后，通过全连贯层进行分类。全连贯层与传统的神经网络类似，其参数包含权重和偏置等。
卷积神经网络具备部分感知性和权值共享等特点，能够无效地提取图像等数据的空间特色和构造信息，因而在图像分类、指标检测、语音辨认等畛域失去了广泛应用。
