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

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

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

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

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)

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

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。

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

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

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

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

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

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

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

，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。

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

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图像分类基准上取得顶尖准确率的卷积神经网络。Inception-ResNet-v2 是早期发布的 Inception V3 模型的变体，该模型借鉴了微软 ResNet 论文中的思路。具体内容可在我们的论文：Inception-v4, Inception-ResNet

深入理解Spark RDD抽象模型和编写RDD函数 Spark revolves around the concept of a resilient distributed dataset (RDD)