《面向机器智能的TensorFlow实践》一1.4　TensorFlow：技术概要-低调大师

《面向机器智能的TensorFlow实践》一1.4　TensorFlow：技术概要

2017-05-01 610

本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第1章，第1.4节，作者山姆·亚伯拉罕（Sam Abrahams）丹尼亚尔·哈夫纳（Danijar Hafner）[美]　埃里克·厄威特（Erik Erwitt）阿里尔·斯卡尔皮内里（Ariel Scarpinelli），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.4　TensorFlow：技术概要

本小节将给出一些关于TensorFlow库的高层信息，如它是什么、它的发展史、用例以及与竞争对手的比较。决策制定者、利益相关者以及任何希望了解TensorFlow背景的人都会从本小节受益。

谷歌的深度学习研究简史

谷歌最初开发的大规模深度学习工具是谷歌大脑（Google Brain）团队研发的DistBelief。自创建以来，它便被数十个团队应用于包括深

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面向机器学习的自然语言标注3.3 语言模型

3.3 语言模型 n元语法的好处是什么呢？多年来自然语言处理已经利用n元语法开发了预测序列行为的统计语言模型（language model）。序列行为涉及在包含多个X的序列中识别下一个X。例如，语音识别、机器翻译等。在给定前一个元素的前提下语言模型预测序列中的下一个元素。让我们更仔细地看看它是如何工作的，以及如何使用前几章讨论的工具。假设有一个单词序列，w1,w2,?wn。预测序列中的任意“下一个单词”wi可以表示为下面的概率函数：等价于：请注意，这里涉及两个联合概率分布的计算。我们假定用语料库中的单词序列的频率来估计它的概率。即， P(w1,?wi－1) = Count(w1,?wi－1) P(w1,?wi) = Count(w1,?wi) 以下比率称为相对频率（relative frequency）：注意：正如我们所看到的，n

2017-05-02

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（1）神作：深入浅出傅里叶变换傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。详情请点击图片即可（2）关于数学的恐怖故事：从前有棵树,叫高数,树上挂了很多人很久很久以前，在拉格朗日照耀下，有几座城：分别是常微分方城和偏微分方城这两座兄弟城，还有数理方程、随机过城。从这几座城里流出了几条溪，比较著名的有：柯溪、数学分溪、泛函分溪、回归分溪、时间序列分溪等。其中某几条溪和支流汇聚在一起，形成了解析几河、微分几河、黎曼几河三条大河。详情请点击图片即可（3）机器学习算法一览（附python和R代码）本文让有志于从事数据科学和机器学习的诸位在学习算法的路上少走些路。文章中举例一些机器学习的问题，你们也可以在思考解决这些问题的过程中得到启发。我也会写下对于各种机器学习算法的一些个人理解，并且提供R和Python

2017-05-02

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。