摘要： 线性回归模型 “回归”这个词，既是Regression算法的名称，也代表了不同的计算结果。当然结果也是由算法决定的。 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归，线性回归模型的结果是一个连续的值。 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法，如果把这个模型用于预测，结果是一个连续值而不是有限的分类。 阅读全文

摘要： 结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋。但从总体看，数据类型还是比较单一的，比如图片，比如文本。 这个单一并非指数据的类型单一，而是指数据组成的每一部分，在模型中对于结果预测的影响基本是一致的。 更通俗一点说，比如在手写数字识别的案例中，图片坐标(10,10)的点、(14,14)的点 阅读全文

摘要： Keras内置的预定义模型 上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数。 Keras中使用这种方式，预置了多个著名的成熟神经网络模型。当然，这实际是Keras的功劳，并不适合算在TensorFlow 2.0头上。 当前TensorFlow 2.0 alpha版本捆绑的Keras中包含： den 阅读全文

摘要： Fashion Mnist 一个图片识别的延伸案例 在TensorFlow官方新的教程中，第一个例子使用了由MNIST延伸而来的新程序。 这个程序使用一组时尚单品的图片对模型进行训练，比如T恤(T shirt)、长裤(Trouser)，训练完成后，对于给定图片，可以识别出单品的名称。 程序同样将所有 阅读全文

摘要： 数据集及预处理 从这个例子开始，相当比例的代码都来自于 "官方新版文档" 的示例。开始的几个还好，但随后的程序都将需要大量的算力支持。Google Colab是一个非常棒的云端实验室，提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开)。速 阅读全文

摘要： 图片样本可视化 "原文第四篇" 中，我们介绍了官方的入门案例MNIST，功能是识别手写的数字0 9。这是一个非常基础的TensorFlow应用，地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解，因为TensorFlow 2.0在K 阅读全文

摘要： 引言 原来引用过一个段子，这里还要再引用一次。是关于苹果的。大意是，苹果发布了新的开发语言Swift，有非常多优秀的特征，于是很多时髦的程序员入坑学习。不料，经过一段头脑体操一般的勤学苦练，发现使用Swift做开发，不仅要学习Swift，还要学习Swift2、Swift3、Swift4... 后来我 阅读全文

摘要： 摘要：本文从单机真机运营的历史讲起，逐步介绍虚拟化、容器化、Docker、Kubernetes、ServiceMesh的发展历程。并重点介绍了容器化阶段之后，各项重点技术的安装、使用、运维知识。可以说一文讲清楚服务器端运维的热点技术。 序 文章的名字起的有点纠结，实际上这是一篇真正从基础开始讲解，并 阅读全文

摘要： 虽然有了一些新生派竞品比如yarn，但使用或者习惯了npm的开发者仍然大有人在。 以前用起来没注意到这个现象，最近一段时间发现，每次随着使用brew upgrade自动升级了nodejs版本，原来安装的nodejs扩展包就不起作用了，还需要重新安装一遍。再加上一些扩展包存储网站被墙的问题，这个过程真 阅读全文

摘要： 《写字练习》是根据make me hanzi等开源项目资源制作的，提供给非汉语母语学习者或者低年级儿童学习汉字书写的有效工具。 练习的有效性，非常取决于学习时的词库针对性。 假设一个场景，对于一个一年级学生，正在学习第三课的生词。那当前的练习，当然最好就是本课的内容，适当添加前两课的生词，才能得到较 阅读全文