云计算服务模型，第 1 部分: 基础架构即服务(IaaS) 经验
本文介绍三个云类别中的第一个：基础架构即服务（infrastructure as a service，IaaS）。对于企业而言，IaaS 的巨大价值通过云爆发（cloudbursting） 概念实现 — 云爆发是指当需要的计算资源最多时将任务卸载到云环境的过程。云爆发促成的资本节约潜力巨大，因为企业无需额外投资利用率很低的服务器，那些服务器一年中只有两三次使用 70% 的容量，其余时间仅有 7-10% 的负荷。
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阿里达摩院公布自研语音识别模型DFSMN并宣布开源 资讯
近日，阿里巴巴达摩院机器智能实验室推出了新一代语音识别模型 DFSMN，将全球语音识别准确率纪录提高至 96.04%（这一数据测试基于世界最大的免费语音识别数据库 LibriSpeech）。 达摩
Facebook员工用谷歌模型 攻破亚马逊人脸识别算法 资讯
团队队员吴育昕系 Facebook 员工，他在接受第一财经采访时表示，自己用了谷歌的 FaceNet 开源代码模型攻破了该算法。 人脸识别的危险 今年 GeekPwn 国际安全极客大赛设定了 AI 控制人类世界的故事背景。10
CSS学习笔记——盒模型，块级元素和行内元素的区别和区别 经验
迷迷糊糊答不上来的： 1.盒模型到底是啥？肯定不是简单的div.. 2.行内元素和块级元素的区别和他们的特点是什么？ 3.CSS的定位机制主要有哪几种？ 第一个问题：盒模型到底是什么？（下面是我查资料看书自己总结的）
深度学习与自然语言处理之四：卷积神经网络模型（CNN） 经验
和作者信息 .*/ author: 张俊林 大纲如下： 1.CNN基础模型 2.单CNN模型的改进 2.1对输入层的改进 2.2Convolution层的改进 2.3Sub-Sampling层的改进
selenium2-python25-自动化测试模型-登录模块化 经验
http://my.oschina.net/TTSK/blog/614885 通过上一节对测试模型的学习可以发现,在我们的目前的脚本中有很多代码是可以模块化的,比如登 录模块。我们的每一个用例的执行都需要登录脚本
atian1986
关于两种CI/CD策略以及git分支模型的思考 经验
CI/CD（持续集成/持续交付）策略 以及 git分支模型 和以前的项目做一下分析比较，希望对各位有所帮助，也能有所思考，尤其是那些期望 搭建项目部署流水线 或者想 了解git分支模型 的开发、运维人员。 背景 废话
holymapj
Apache Spark 2.0前瞻：为机器学习模型注入持久性 经验
数据科学家建立了一个ML模型，并交给了一个工程团队在生产环境部署。 数据工程师将使用Python的模型训练工作流和Java模型服务工作流整合。 数据科学家专门设立岗位来训练后期需要被保存和评估的ML模型。 在所
从零开始使用TensorFlow建立简单的逻辑回归模型 经验
len(train_y[0]))) 可以看到，我们的数据集中有100条样例，每条样例的特征数量为2。 TensorFlow 模型设计 在逻辑回归中，我们使用的预测函数（Hypothesis）为： $$ h_θ(x)
为什么一些机器学习模型需要对数据进行归一化？ 经验
而右图对两个原始特征进行了归一化，其对应的等高线显得很圆，在梯度下降进行求解时能较快的收敛。 因此如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要，否则很难收敛甚至不能收敛。 2 归一化有可能提高精度
吴恩达：神经网络模型将替代传统算法，真的做到深度学习 资讯
百度首席科学家吴恩达在未来论坛上发表了演讲，会后 36氪 对他进行了简短的【独家采访】。 神经网络模型让数据的潜力更大 我们都知道，在海量数据时代，深度学习为人工智能带来了新的机会。这些机会集中在三个地方：文本、图片和语音识别。
Akka v v2.4-ARTERY-M2 发布，Actor 模型开发库 资讯
和 Scala 的 Actor 模型应用。它已经成功运用在电信行业。系统几乎不会宕机（高可用性 99.9999999 % 一年只有 31 ms 宕机）。 Actor模型并非什么新鲜事物，它由Carl
P25 软件开发六阶段和十个经典模型 文档
测试 运行维护 软件开发 十模型 瀑布模型 边做边改模型 快速原型模型 演化模型 增量模型 螺旋模型 喷泉模型 智能模型 混合模型（元模型） RAD模型（快速应用开发模型） 3. 软件开发 六阶段 回到目录
Swift版的MJExtension，运行时、反射与一键字典模型互转：MJExtension-Swift 经验
这个框架可以理解为MJExtension的Swift版本，主要是实现类反射，并在实现反射功能的基础上实现字典-模型一键互转！ MJExtension(OC): https://github.com/CoderMJLee/MJExtension
Berkely parser文本分析器使用方法（自己训练模型） 经验
其实就在我们下载的文件夹内，一个叫README的东东。 我们主要介绍模型自己训练的方法。 耐心阅读以下文本， 这里介绍如何训练模型 。 准备一个训练语料，是树型的 准备测试语料
Facebook官方详解：使用Apache Spark进行大型语言模型训练 经验
得到了越来越多的应用。今天，Facebook 团队也展示了他们使用 Apache Spark 进行大型语言模型训练的方法。 如何处理大规模数据是 Facebook 基础设施团队面临的核心问题。随着软件技术
基于PHP实现的数据库模型版本控制，deltasql 1.4.2 发布 资讯
些小bug。 deltasql 是一个高级的数据库模型版本控制软件，类似于 cvs 和 svn 。它可以让一个团队同时开发一个数据模型，该工具目前支持的数据库包括：MySQL, PostgreSQL
fmms 微软图说Windows 10技术预览版更新频率模型 资讯
新值得一提：增加选择预览版本推送节奏的选项。 更新之后的 Windows 10 技术预览版更新模型： 从左至右/从内到外，更新频率依次降低，但稳定度依次提高： Canary：每日编译的 Windows
谷歌推出TensorFlow Serving 降低机器学习模型投入生产的难度 资讯
，这是一个旨在帮助开发者将机器学习模型投入实际生产的开源项目。顾名思义，TensorFlowServing 是专门针对谷歌自家的 TensorFlow 机器学习库进行优化的，不过谷歌表示它还可以进一步支持其他的模型和数据。
谷歌发布TensorFlow Serving开源项目：更快的将深度学习模型产品商业化 资讯
app中的语音识别，Google Mail中的自动回复到Google Photo的搜索。但要把这些机器学习模型做成服务对外提供使用是一种新的挑战。 TensorFlow开源之后，今天Google又宣布发布面向生产环境的TensorFlow