苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版Mac推出还不到两周，谷歌就把专为Mac优化的TensorFlow版本做好了，训练速度最高提升到原来的7倍。机器之心报道，机器之心编辑部。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac一直是非常受欢迎的平台，也有人用Mac训练神经网络，但训练速度一直是一个令人头疼的问题。

除了前面介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。方法与原理为了确保测试模型的确定性，丢弃法的使用只发生在训练模型时，并非测试模型时。当神经网络中的某一层使用丢弃法时，该层的神经元将有一定概率被丢弃掉。设丢弃概率为$p$。具体来说，该层任一神经元在应用激活函数后，有$p$的概率自乘0，有

分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

Python3.x：正则re.findall()的用法概念：　语法：findall(pattern,string,flags0)　说明：返回string中所有与pattern相匹配的全部字串，返回形式为数组）示例：python3impo

卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？1\.一般卷积卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后对整个输入输入矩阵进行遍历，

一：适用范围：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层二：原理：　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python钻石交流群【髙鵬】问了一个Python网络爬虫的问题，提问截图如下：原始代码如下：importtimefromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.common.byimportBydriverwebdriver.Chrome()drive

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【刘苏秦】问了一个Python的问题，提问截图如下：!(https://uploadimages.jianshu.io/upload_images/26239789aee

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下：!(https://uploadimages.jianshu.io/upload_images/26

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【༺ཉི།།与歌同行ཉྀ༻】问了一个Python文件读取的问题，提问截图如下：!(https://uploadimages.jianshu.io/upload_image