编者按：本文转载于酷耍（http:/kooshua.com）
MNIST机器学习入门
这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上手教程。
当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。
2024年10月06日
编者按：本文转载于酷耍（http:/kooshua.com）
这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识，你可以阅读这个快速上手教程。
当我们开始学习编程的时候，第一件事往往是学习打印"Hello World"。就好比编程入门有Hello World，机器学习入门有MNIST。
2024年10月06日
李林 编译自 Google Research Blog
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。
和现有的机器学习库不同，Tangent是一个源代码到源代码的系统，使用Python函数f，并用一个新的Python函数来计算f的梯度。这能帮用户更好地看清梯度计算，并更简单地对梯度进行用户级编辑和调试。
此外，Tangent还有更多调试和设计机器学习模型的功能：
2024年10月06日
在这篇文章中，我将解释NALU，它的架构，它的组件和传统神经网络的意义。这篇文章的主要目的是提供简单直观的NALU解释（包括概念和代码）。
神经网络，从理论上讲，都是很不错的函数逼近。他们几乎总能学习输入（数据或特征）和输出（标签或目标）之间的任何有意义的关系。因此，它们被用于各种各样的应用，从物体检测和分类到语音到文本转换，再到可以击败人类世界冠军球员的智能游戏代理。有许多有效的神经网络模型满足了诸如卷积神经网络（CNN），递归神经网络（RNN），自动编码器等应用的各种需求。深度学习和神经网络模型的进步本身就是另一个主题。
2024年10月06日
git有两个仓库，一个本地仓库，一个远端仓库。大部分开发工作都是在本地仓库完成，程序没有问题后提交到远端仓库。
一般是多用户维护一个git仓库
2024年10月06日
版本控制系统就是负责管理来自于多个提交者（通常是开发者）之间的提交的。有时候多个开发者可能会编辑同一部分内容。一旦开发者A编辑了开发者B正在编辑的内容，冲突就会产生。为了降低冲突发生的概率，开发者们会在独立的分支内开展工作。git merge命令的主要职责就在于整合不同分支并且解决冲突。
2024年10月06日
Git是当前应用最广泛的版本控制系统之一，是每个开发人员都要了解的重要工具。
它与其他版本控制系统相比，最大的好处之一是它的分支功能。
2024年10月06日
有分支就有主干，分支就是主干分离出来的枝干（好像废话呀），我们在实际开发项目的时候，会有一个主干（其实也是个分支，跟其他分支没有区别），可能这是跟生产代码完全一致。但是有一天可能需要上一个新的需求，直接在主分支上修改提交代码，可能就有问题了，有哪些问题呢？比如：这些需求可能在开发过程中，还未完全测试。放到了主分支，被打包上线怎么办（现今devops可是常规操作。）；再比如即便代码测试完成，但是并没有确定什么时候上线呀。诸如此类都是问题。