构建深度卷积神经网络。 2、利用所下载的人脸数据集和构建的深度卷积神经网络，完成人脸识别任务。用python展示并展示出最终运行的结果

好的，你的问题是如何构建深度卷积神经网络并完成人脸识别任务，并用Python展示结果。这是一个非常广泛的话题，我可以给你一些指导。

首先，构建深度卷积神经网络需要你具备一定的深度学习知识，例如卷积神经网络的基本结构、激活函数、损失函数等等。你可以先学习一下这些基础知识，再开始构建深度卷积神经网络。

其次，你需要一个人脸数据集，可以在网上搜索一些公开的数据集，例如LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集。下载好数据集后，你需要对数据集进行预处理，将图片转化为模型可以接受的数据格式。

然后，你可以使用Python中的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch等等，构建深度卷积神经网络。你需要根据你的任务需求，设计合适的网络结构，并进行模型的训练和优化。

最后，你可以使用Python中的图像处理库，例如OpenCV，对测试集中的人脸图片进行预处理，并使用训练好的模型进行识别。最终，你可以将识别结果展示出来，例如使用Matplotlib库将识别出的人脸图片和对应的标签展示出来。

以上是一个大致的流程，具体的实现方式需要根据你的任务需求和数据集的特点来确定。希望这些指导可以帮助到你。