在这篇博文中，我们将简要介绍以下主题，为您提供机器学习的基本介绍：什么是机器学习训练机器学习模型优化参数神经网络如果您不是专家，请不要担心—这篇博文所需的唯一知识是基础高中数学。什么是机器学习？牛津词典将机器学习定义为：“计算机从经验中学习的能力”。机器学

数字化时代和性能随着数字化时代的到来，我们的生活开始逐渐被各种应用所包围。对于各种应用，我们也从最初的能用就行，到现在有了各种各样的体验追求。而一个应用体验好不好，性能就是其中最关键的指标。那什么是应用性能呢？由谁来负责应用的性能指标呢？其实性能涉及方方面面，从产品设计到需求开发，从测试上线到发布后运维，每一个环节都和性能相关，也就是意味着每一个技术从业者在

深度防御：安全层部署零信任此信息图显示了零信任模型如何在每个安全层上结合使用“信任门”和“深度防御”来保护您最宝贵的资产（数据）的机密性，完整性和可用性。零信任安全性是下一代安全模型，可防止日益严重的网络威胁。在当今这个高速时代，全天候24x7运作，在全球COVID19大流行中，全球移动性同样突然而突然停止，IT安全模型必须

深度学习Deeplearning4jeclipse开发环境搭建eclipse设置deeplearning4j开发环境：手动添加jar包https://deeplearning4j.org/cn/eclipse(https://www.oschina.net/action/Go

近日，AI这家虚拟化AI基础架构的公司，发布了第一个分数GPU共享系统，用于Kubernetes上的深度学习工作负载。分数GPU系统特别适用于诸如推理之类的轻量级AI任务，透明地使数据科学和AI工程团队能够在单个GPU上同时运行多个工作负载，从而使公司能够运行更多的工作负载，例如计算机视觉，语音识别和在同一硬件上进行自然语言处理，从而降低了成本。对于深度

作为量子力学的基础方程之一，薛定谔方程一直广受关注。去年，DeepMind科学家开发一种新的神经网络来近似计算薛定谔方程(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Flink.zhihu.com%2F%3Ftarget%3Dhttp%253A%2F%2Fmp.weixin.q

本文是参考吴恩达老师的深度学习视频而做的笔记深度学习引言挑战：AI真正的挑战在于解决那些对人类来说很容易执行，但很难形式化描述的问题，比如识别人们所说的话/图像中的脸/分辨苹果和梨。<br解决方案：让计算机从经验中学习，并根据层次化的概念体系理解世界，而每个概念是通过与某些相对简单的概念之间的关系来定义

本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上花费的平均时

机器学习基础本章涵盖了以下主题：分类和回归之外的其他类型的问题；评估问题，理解过拟合、欠拟合，以及解决这些问题的技巧；为深度学习准备数据。请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。4.1　三类机器学习问题在之前的所有例子中，尝试解决的是分类（预测猫或狗）或回归（预测用户在平台上