微软Build 2017首日结束，开发者不可不知的AI内容全汇总

微软Build 2017首日结束，开发者不可不知的AI内容全汇总 | Build 2017

2017-08-01 598

北京时间 5 月 10 日晚 23 点整，微软公司一年一度的开发者大会，即“Microsoft Build 2017”在总部西雅图正式开幕。按照官方安排，本次大会将持续 3 天，主题围绕微软公司各项最新技术成果的展示和研讨，包括与微软相关的产业界人士的沟通和互动，以及对未来相关技术发展的展望和规划。

首日 Keynote 演讲的前半段内容主要集中在云计算部分，包括：Azure 跨平台版本更新，Azure 新增的各项服务，以及 Azure 与 Office 365 深层结合等，详情参见雷锋网深度报道《一文看懂微软Build 2017大会：让AI走向边缘》。本文将主要介绍 Keynote 演讲后半段 AI 相关的内容。

AI 的三大要素

AI 内容的主讲人是微软全球执行副总裁、人工智能与搜索业务首席科学家 Harry Shum（沈向洋）

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Tensorflow 全网最全学习资料汇总之Tensorflow 的入门与安装【2】

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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Daniel Jeffries：多年来，由于实验室研究和现实应用效果之间的鸿沟，少有人持续研究人工智能，AI在很多领域停滞不前。但近两年，AI 在一些领域陆续有了重大突破，比如：图像识别；自动驾驶；Alpha Go等。许多八九十年代的算法，由于硬件慢和缺乏数据等原因束之高阁。而现在，有众多大数据集和大规模并行芯片的支持，这些算法终于初见成效。在过去的一年多时间里，研究人员奋笔疾书，竞相出版专著，以满足读者对深度学习知识的渴求。第一本关于深度学习的书已经上架，更多的将会在夏天或者明年年初陆续上架。我有幸提前拜读了若干专著的初稿，这些书的最终出版让人期待万分。接下来给大家推荐一些深度学习书籍，这些书可以引导大家如何学习人工智能，对深度学习的快速理解有很大帮助。理论和实践相互兼顾我父亲常说“凡事均衡最好。” 对此我深信不疑，且奉为圭臬。当

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Apache Tomcat

Tomcat是Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）的Jakarta 项目中的一个核心项目，由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定，而且免费，因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可，成为目前比较流行的Web 应用服务器。

Eclipse

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

JDK

JDK是 Java 语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。