一、Apifox的介绍1、目前接口测试的现状2、常用方案3、存在问题开发人员在Swagger定义好文档后，接口调试的时候还需要去Postman再定义一遍。前端开发Mock数据的时候又要去mockjs定义一遍，还需要手动设置Mock规则。测试人员需要去JMeter再定义一遍。前端根据mockjsMock出来的数据开发完，后

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

谷歌大脑的五位深度学习大佬在“ChineseNewYear”期间合作推出了《深度学习调参手册(https://github.com/googleresearch/tuning_playbooksettingupexperimenttracking)》，来为各位深度学习爱好者恭贺新年（我猜的），一时间好评如潮，获星过万，看来大家都是苦调参久已。难道依靠经验的调参变得“可解释”了？显然不是，而是大佬们分享自己的调参经验，内容还是挺多的，下面咱们去粗取精，希望能够获得飞升。

作者：陈戊超（仲卓），阿里巴巴技术专家深度学习技术在当代社会发挥的作用越来越大。目前深度学习被广泛应用于个性化推荐、商品搜索、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等多个领域，此外还在向社会各个领域迅速渗透。背景当前，深度学习的应用越来越多样化，随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中TensorFlow，PyTorch，MXNeT作为广泛使用

1.【MIT】内存计算显著降低，平均7倍实测加速，MIT提出高效、硬件友好的三维深度学习方法https://www.jiqizhixin.com/articles/2019121092.【谷歌】ARCore推出一项新功能，仅用单目相机就可获取深度图像https://www.leiphone.com/news/201912/nmjp

摘要：诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边，比如深度学习(DeepLearning)、强化学习(ReinforcementLearning)、迁移学习(TransferLearning)，不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑，今天就为大家理清它们之间的关系和区别。一.深度学习：

【吴恩达课后作业目录】课程周数名称类型语言地址课程1神经网络和深度学习第1周深度学习简介测验中英传送门(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fkongxiaoshuang%2Fp%

unity使用深度优先搜索生成迷宫之二之前写过一篇使用深度优先搜索生成随机迷宫的文章https://www.cnblogs.com/JinTHwang/p/9599913.html(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2FJinT

卷积神经网络模型发展及应用转载地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章