卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是目前深度學習領域最具代表性的網絡之一，也是應用最為廣泛的深度學習算法之一。其在圖像識別、語音識別等領域有著廣泛的應用。

Python中實現CNN算法需要使用深度學習框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。以下是使用TensorFlow實現一個簡單的CNN網絡分類mnist手寫數字數據集的示例。

import tensorflow as tf
# 導入mnist數據集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 數據預處理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 定義CNN模型
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(x_train.reshape(-1,28,28,1), y_train, epochs=5, validation_data=(x_test.reshape(-1,28,28,1), y_test))
# 評估模型
model.evaluate(x_test.reshape(-1,28,28,1),  y_test, verbose=2)

以上代碼中，定義了一個包含2個卷積層和2個全連接層的CNN網絡，并使用mnist數據集進行訓練和測試，最終評估模型的準確率。

CNN算法通過卷積、池化等操作，在圖片等二維數據上提取特征，可以有效地解決圖像識別等領域的問題。同時，深度學習框架提供了豐富的API和工具，可以快速方便地實現復雜的CNN模型。