本文为中国大学MOOC课程《人工智能实践：Tensorflow笔记》的笔记中搭建神经网络，总结搭建八股的部分
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到； 举例 m=
用计算图表示：y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b
用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。
Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。它的目的是从单一的服务器扩展到成千上万的机器，将集群部署在多台机器，每个机器提供本地计算和存储。Hadoop 框架最核心的设计是 HDFS 和 MapReduce。
第1章 本地服务器的搭建 1.1 WEB服务器简介 1.2 ASP服务器的搭建 1.2.1 IIS的安装 1.2.2 ACCESS数据库的安装 1.2.3 SQL Server数据库的安装 1.2.4 ASP环境的测试 1.3 PHP服务器的搭建 1.3.1 Apache的安装 1.3.2 MySQL数据库的安装 1.3.3 PHP的安装 1.3.4 PHP环境的测试 1.4 JSP服务器的搭建 1.4.1 JDK的安装 1.4
【导读】2016年，IBM 推出了 5 量子位的计算机，而就在昨天，IBM 取得了重大进展，这家公司通过其官方博客宣布了 20 量子位的量子计算机问世，并构建了50 量子比特的量子计算机原理样机。 以下为本次的 IBM 官方博客全文: 过去数十年基础科学的探索的积累推动了 20 世纪最重要的若干技术进步的实现，尽管这些科学探索的最初目的仅仅是为了拓展人类的认知。例如，当爱因斯坦发现相对论的时候，他不会想到有一天这个理论会成为现代导航系统的重要部分。量子力学也一样。 从最初 IBM 成员 charlie be
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内，也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司，如GrowingIO，神策数据，诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进，以实现用户的快速增长，可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了： GrowingIO客户：有赞，豆瓣，36Kr等 神策数据客户：秒拍，AcFun，爱鲜蜂，pp租车等 诸葛IO客户：Enjoy，罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
x1、x2 表示输入,w1、w2 分别是 x1 到 y 和 x2 到 y 的权重,y=x1w1+x2w2。
构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理，并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现（深度）神经网络模型听起来很牛逼，实际上却是一个费时费力的过程，特别是在神经网络层数很多的情况下，多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难手动去实现了。这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型，例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择，而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶API，所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识，最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。废话不多说，马上进入正题。
1、有冗余特征： 有两个特征之间存在着一定联系，比如一个单位x1是米，另一个x2单位是千米，但表示的是同一个特征，这时候这两个特征之间存在着关系x2=x1。 根据线性代数的知识， 线形相关的矩阵不可逆的。
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 :)」。
近两年云计算行业最受欢迎的概念无疑是混合云。混合云私有云的配置成为众多企业支持的对象。虽然照目前情况来说，混合云并没有一个很好的定义，但大多数情况下，我们所说的混合云是指公有云 自营私有云的IT架构。
关于厂房，工厂园区规划，及钢结构类项目效果图制作过程中所经常遇到的一些问题，在这里予以汇总整理，并对场景搭建的流程给予简述。【西安六方体效果图工作室原创文章，请勿转载】
本文是继《微服务架构系列一：关键技术与原理研究》的后续，系列一中论述了微服务研究的背景和意义，主要调研了传统架构的发展以及存在的问题和微服务架构的由来，然后针对微服务架构的设计原则、容器技术、服务发现、通信机制、持续集成等方面进行了分析与研究，并简单讲述了谷歌Kubernetes的相关组件和原理。系列二依据系列一中讲述的相关技术，进行了业务原理分析和建模，然后一步步实现了基于机器学习的密码强度评测服务，搭建相关环境并部署编排服务和进行了相关验证，最后对微服务架构设计进行了总结和展望，并简单概述了后续系
一、介绍 如今随着云计算的持续热度，传统的通信测试厂商也推出云计算的测试解决方案。这个解决方案是我在Spirent实习时做的。 测试云（TaaS）架构如下图1所示，它基于Openstack 开源云架构，利用Sprient Velocity资源管理平台，来支持基于云平台的虚拟化网络产品和应用的测试能力，实现在虚拟网络下与真实物理网络一致的测试功能。TaaS作为基于云计算技术的虚拟化测试平台，提供直观可视的虚拟化资源管理方式，支持统一协调、调度和管理物理及虚拟资源，灵活资源调度管理虚拟设备生命周期，利用虚拟
推荐系统[1]（Recommender System，RS）能够根据用户的偏好主动为用户推荐商品或项目。它通过用户的历史数据来发掘用户兴趣偏好，从而将用户可能感兴趣的物品推送给用户，一个设计出色的推荐系统能够为企业带来可观的经济效益。
前言：现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了，尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元： 1.1卷积层：在卷积层中，有一个重要的概念：权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描，每次滑动1格（步长为1），
Tech 导读 本文聚焦于打破固有研发壁垒，提升平台能力，打通设计稿到楼层生产的线上化链路，一键精准还原设计稿，0代码，低门槛，让用户可以成为楼层样式的生产者。通过本文，读者可以对京东营销活动搭建平台通天塔有初步了解，对0代码搭建应用的架构和和设计稿规则识别有新的思考和可能性。
答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。
内容来源：2018 年 3 月22 日，Google软件工程师刘仁杰在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《TensorFlow in Deep Learing Applications》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2714 | 7分钟阅读 摘要 本次演讲首先讨论TensorFlow的一些高阶API，然后介绍最新的Eager Execution模式和解决IO瓶颈的tf.data，还有移动端解决方案 TensorFlow
随着互联网产业的迅速发展，越来越多的企业用户选择开始搭建自己的私有云平台，以达到节约成本的目的。与传统的idc数据中心中的物理服务器相比，在企业中建立私有云平台有许多好处。构建私有平台在提高资源处理灵活性的同时，还可以通过提高资源利用率来实现更高的效率，包括大幅度节能。因此，企业应该如何构建私有云平台呢？
本章节简单缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制（最新版的TF也支持动态图了似乎）。
TensorFlow时谷歌于2015年11月宣布在Github上开源的第二代分布式机器学习系统，目前仍处于快速开发迭代中，有大量的新功能新特性在陆续研发中；
http、websocket协议的数据报文，都可以通过抓包工具抓包，例如直接按f12。
机器之心编译 选自：GitHub 参与：路雪、刘晓坤 Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包，目前支持目标检测和图像分类，以后还会有更多的扩展。该工具包在 TensorFlow 和 Sonnet 上用 Python 搭建而成，易于使用、训练、理解结果。本文介绍了 Luminoth 及其安装过程。 GitHub 页面：https://github.com/tryolabs/luminoth Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包，目前支持目标探测和图像分类，但以后会有更多的扩展。该工具包在 T
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。
不难看出云计算成为了众多第三方数据中心的主要驱动力量。随着云计算在国内的发展走向成熟，国家对云计算产业形成了长期的发展规划，把数据中心等基础设施的发展也列入主要任务，逐步形成了云计算与数据中心融合发展的格局。
MindSpore 是一个全场景 AI 计算框架，它的特性是可以显著减少训练时间和成本（开发态）、以较少的资源和最高能效比运行（运行态），同时适应包括端、边缘与云的全场景（部署态）。
在FPGA实现图像处理算法之前我们需要验证我们的verilog代码的算法是否正确，或者是哪里出了问题，这时搭建一个图像处理的仿真平台就非常必要。我们很容易在仿真过程中找到算法的计算错误，但是下板之后就不那么容易了。所以搭建FPGA图像处理仿真平台非常必要。
AI模型近年来被广泛应用于图像、视频处理，并在超分、降噪、插帧等应用中展现了良好的效果。但由于图像AI模型的计算量大，即便部署在GPU上，有时仍达不到理想的运行速度。为此，NVIDIA推出了TensorRT，成倍提高了AI模型的推理效率。本次LiveVideoStack线上分享邀请到了英伟达DevTech团队技术负责人季光一起探讨把模型运行到TensorRT的简易方法，帮助GPU编程的初学者加速自己的AI模型。
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
在技术创新浪潮的推动下，全球云计算领域正在经历一场翻天覆地的变革，云计算生态面临着新的挑战与机遇。
网络搭建：请根据拓扑图选取设备，并按照试题要求对设备进行相应的配置。完成后，将3个设备配置信息按照SW1、SW2、RT1顺序粘贴至word文档，并以“网络搭建+考生姓名”命名保存至桌面；将模拟器中每个设备用write命令保存配置，然后将文件命名为“网络搭建+考生姓名”的pkt文件，保存至桌面。
上篇我们说到用「DQN」来实现贪吃蛇训练，也就是用**Q（s,a）**和搭建神经网络来实现。那么我们如何合理的处理数据？
虽然这两个学派的目的都是从数据中挖掘价值，但彼此“互不服气”。注重模型预测效果的人工智能派认为统计学派“固步自封”，研究和使用的模型都只是一些线性模型，太过简单，根本无法处理复杂的现实数据;
作者：叶 虎 编辑：李文臣 PART 01 Tensorflow简介 引言 实践深度学习肯定要至少学习并掌握一个深度学习框架。这里我们介绍一个最流行的深度学习框架：Tensorflow。Tensorf
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数，其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。 图 1 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe 和 PaddlePaddle 的 Google 指数 本文将从以下 4 个方面对比介绍 TensorFlow 和 PyTorch
大数据文摘专栏 投稿作者：唐亘 *剧透：本文作者将在本周二带来题为《社交网络分析在互联网反欺诈中的应用》，感兴趣的读者可以直接拉至文末扫码报名哦！ 和武侠世界里有少林和武当两大门派一样，数据科学领域也有两个不同的学派：以统计分析为基础的统计学派，以及以机器学习为基础的人工智能派。 虽然这两个学派的目的都是从数据中挖掘价值，但彼此“互不服气”。 注重模型预测效果的人工智能派认为统计学派“固步自封”，研究和使用的模型都只是一些线性模型，太过简单，根本无法处理复杂的现实数据； 而注重假设和模型解释的统计学派则认
在开始学习Keras之前，一些基础知识是必备的，关于深度学习的基本概念和技术，在使用Keras之前大体了解一下基础知识，这将减少你学习中的困惑。
Spark是一种基于内存的、分布式的、大数据处理框架，在 Hadoop 的强势之下，Spark凭借着快速、简洁易用、通用性以及支持多种运行模式四大特征，冲破固有思路成为很多企业标准的大数据分析框架。
ThingJS 基于 HTML5 和 WebGL 技术，可方便地在主流浏览器上进行浏览和调试，支持 PC 和移动设备。ThingJS 为可视化应用提供了简单、丰富的功能，只需要具有基本的 Javascript 开发经验即可上手。
本文主要是从直观感受上，了解下每一个网络有哪些新模块的设计，具体的原理与代码，可以扫码去相对应的
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。
导语 Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者Theano为计算后台的一个深度学习建模环境。相对于其他深度学习的框架，如Tensorflow、Theano、Caffe等，Keras在实际应用中有一些显著的优点，其中最主要的优点就是Keras已经高度模块化了，支持现有的常见模型（CNN、RNN等），更重要的是建模过程相当方便快速，加快了开发速度。 笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处
玻璃纤维织物是经编多轴向织物，由一层或多层平行的纱线按照尽可能多的方向交错而成的。织物具有一定的密实度和厚度，颜色一般为白色，生产时的质量缺陷主要为劈缝缺陷，在线生产速度为2m/min，幅宽一般为2.5m左右，检测精度要求为0.5mm。
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