Tensorflow 2.0的这些新设计，你适应好了吗？-低调大师

Tensorflow 2.0的这些新设计，你适应好了吗？

2018-11-25 600

如果说两代Tensorflow有什么根本不同，那应该就是Tensorflow 2.0更注重使用的低门槛，旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑，本文会介绍1.x和2.x版本之间的所有（已知）差异，重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。

通过阅读这篇文章，熟悉Tensorflow的老用户可以尽早转变思维，适应新版本的变化。而新手也可以直接以Tensorflow 2.0的方式思考，至少目前没有必要急着去学习别的框架。

Tensorflow 2.0：为什么？何时？

Tensorflow 2.0的开发初衷是制作一个更简单易用的Tensorflow。

第一个向公众透露项目具体开发内容的人是Google Brain的工程师Martin Wicke，我们可以在他的公告邮件列表里找到Tensorflow 2

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Spring 4.2.2以上版本和swagger集成方案和踩过的坑

因为公司使用的spring版本太高，在集成swagger的时候会存在一些问题，而网上的很多实例大多都是版本比较低的，为了使朋友们少踩坑，我这边将集成的过程记录一下：引入spring、swagger的相关jar包（springfox-swagger2、springfox-swagger-ui），在pom.xml中配置： <dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-swagger2</artifactId> <version>2.4.0</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-core</artifactId> </exclusion> <exclusion> <group...

2018-11-26

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1.关于特征选择简单来说，特征选择就是在你使用机器学习算法之前，通过相关处理来选择与你的预测变量或者输出结果，最有用或最相关的那些特征。它是特征工程的一部分，在机器学习中，我们通常会面临非常多的特征变量，几十个甚至上百个。对于这些特征，一方面全部纳入机器学习算法中会导致计算机开销很大，影响训练效率，另一方面，部分特征并不与预测变量有太大相关，纳入算法中反而会降低模型的准确性，特别是在线性回归、逻辑回归等算法中。特征选择的好处有：减少过度拟合：减少冗余数据意味着根据噪声做出决策的机会减少。提高准确度：减少误导性数据意味着提高建模精度。缩短训练时间：减少数据意味着算法训练更快。 2.机器学习中的特征选择方案以及Python举例下面以python的sklearn中自带iris鸢尾花数据集为例，来简单演示一些特征选择的案例以及Python

2018-11-26

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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。

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