TensorFlow 全网最全学习资料汇总之TensorFlow的技术应用【4】-低调大师

TensorFlow 全网最全学习资料汇总之TensorFlow的技术应用【4】

2017-08-01 610

随着谷歌2015年发布开源人工智能系统TensorFlow，让本就如火如荼的深度学习再添一把火，截至现在，TensorFlow已经历了多个版本演进，功能不断完善，AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题，下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理，让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知。

TensorFlow在图像识别中的应用

对人类而言，区分画面、图像就如同与生俱来一样简单，例如我们能够轻松的识别老虎与雄狮的区别，但如果把这个问题交给计算机看上去并不简单。

在过去几年里，机器学习在解决这些难题方面取得了巨大的进步。其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平，在某些领域甚至超过。下面这篇文章雷锋网(公众号：雷锋网)重点整理

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时间序列预测教程；OpenAI 谈对抗样本：自然语言处理入门 | AI 开发者日报

Jason Brownlee 的时间序列预测教程这是澳大利亚机器学习专家 Jason Brownlee 撰写的教程，提供了一套用 Python 语言处理时间序列预测问题的模板。该教程一步步向读者展示了应该用什么工具、如何操作，以及为什么这样操作。它使用了波士顿持械抢劫案数量作为案例，旨在解决的问题是对波士顿未来每月抢劫案的数量做合理预测。全文包含代码长达两万字，是迄今为止最权威、最详细的时间序列预测入门教程之一。具有相当学习价值。译文地址：http://www.leiphone.com/news/201702/QjrKc9cLWAiqRGhT.html 原文地址：http://machinelearningmastery.com/time-series-forecast-case-study-python-monthly-arme

2017-08-02

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自2015年11月发布以来，谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别，大数据分析，语音识别和语义理解，机器翻译等各个领域得到了广泛应用，同时也得到了业内人士的普遍认可，成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。本文将重点整理TensorFlow框架的入门和安装教程。更多关于TensorFlow的深入介绍、应用项目以及各机器学习开源框架之间的对比等内容，请见雷锋网的系列文章。下面是本文整理的资料内容：在安装之前，这里先列出一些对TensorFlow给出大略介绍的文章，其中包括一些重要的概念解释，TensorFlow的具体含义和优点，以及TensorFlow的基本工作原理等。 1. 《TensorFlow极速入门》链接：http://www.leiphone.com/news/201702/vJpJqREn7Ey

2017-08-02

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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。