09 2017 档案
摘要：阿里云自定义镜像可以免费保存,ECS实例到期后自定义镜像手动快照不会被删除。
4. ECS 实例释放后，自定义镜像是否还存在？
存在。
5. ECS 实例释放后，快照是否还存在？
保留手动快照，清除自动快照。只要您没有删除创建的自定义镜像和 ECS 实例，用户快照将一直保留。
但是，自动快照会随着云服务器 ECS 释放而被清除。请参考自动快照FAQ。
6. 用于创建自定义镜像的云服务器 ECS 实例到期或释放数据后，创建的自定义镜像是否受影响？使用自定义镜像开通的云服务器 ECS 实例是否受影响？
均不受影响。
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摘要：php获取字符串长度函数strlen和mb_strlen
count() - 计算数组中的单元数目，或对象中的属性个数
strlen — 获取字符串长度，一个汉字为3个字符
mb_strlen() - 获取字符串的长度
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摘要：PHP HTML混写，PHP中把大块HTML文本直接赋值给字符串变量的方法
使用HEREDOC/NOWDOC
HEREDOC和NOWDOC是PHP5.3开始支持的一种新特性，它允许在程序中使用一种自定义的标志符来包围文本，而HEREDOC和NOWDOC的关系就类似于双引号包围和单引号包围一样，前者解析区块内的变量，而后者不解析区块内的变量
下面介绍HEREDOC和NOWDOC的用法:
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摘要：人工智能跟脑神经科学没有关系。科技发展很快，但人性变化很慢！没有出差错的机会，就没有进化的可能。要想自己把事情做成功，就需要弄清楚事物的本质，找到自己领域的“空气动力学”。图灵机只解决可计算的问题，不涉及不可计算的问题。人的意识来自于测不准原理，而计算来自于机械的运动。
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摘要：python GIL 全局锁，多核cpu下的多线程性能究竟如何？GIL全称Global Interpreter Lock
GIL是什么？首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。
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摘要：定位的精髓所在就是用你的品牌名称代表通用名称，从而使潜在客户不经意间就把品牌名称当成通用名称。如何让你在潜在客户的心智中与众不同？《定位》每个公司必须在潜在客户的心智中建立一个位置，这就是所谓的定位。定位好你的人生也是一种成功。
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摘要：Anaconda下载及安装及查看安装的Python库用法
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摘要：TensorFlow入门，基本介绍，基本概念，计算图，pip安装，helloworld示例，实现简单的神经网络
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摘要：NodeJS，JavaScript正在吞噬这个世界
NodeJS，一个基于Google Chrome V8 JS引擎的服务器端JavaScript运行时，曾经被认识只是一个赶时髦的技术，有谁会想到，它正在吞噬着我们的软件世界。NodeJS成为构建Web应用最为常用的环境之一，而且正在试图进入企业领域。Anthony Delgado列出了五个巨头公司，他们在高流量的生产环境中使用了这项“时髦”的服务器端JavaScript引擎。
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摘要：人工智能深度学习框架MXNet实战：深度神经网络的交通标志识别训练
MXNet 是一个轻量级、可移植、灵活的分布式深度学习框架，2017 年 1 月 23 日，该项目进入 Apache 基金会，成为 Apache 的孵化器项目。尽管现在已经有很多深度学习框架，包括 TensorFlow， Keras， Torch，以及 Caffe，但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎。
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摘要：TensorFire：WEB端的高性能神经网络框架
近日，一种专门用于在网页内执行神经网络算法的JavaScript库——TensorFire引起了人们的关注，这种JavaScript库在浏览器中使用GPU加速运行谷歌的TensorFlow，是机器学习走向大众化的一种方式。
TensorFire由麻省理工学院研究生团队开发，可以在任何GPU上运行TensorFlow-style的机器学习模型，不需要任何像Keras-js这样特定于GPU中间件的机器学习库。TensorFire是通过程序员已经接触过的一些软件或硬件来向广大用户提供学习。TensorFire通过准确预测模型的工作进展，可以得到部分所需资源。
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摘要：JS神经网络deeplearn.js:浏览器端机器智能框架
通过 deeplearn.js，可以实现在浏览器中训练神经网络模型，也可在推理阶段运行预训练模型。
deeplearn.js 以 TypeScript 作为首选语言，提供了可用于构建可微数据流图的 API，以及一系列可以直接使用的数学函数。该库有两个 API 模型，一个是即时执行模型（可认为是 NumPy），另一个是基于 TensorFlow 的 API 镜像的延时执行模型。该库还支持从 TensorFlow 检查点将权重转储为可以导入 deeplearn.js 的格式，但开发者必须在 deeplearn.js 中重新创建模型，并使用该检查点的权重。
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摘要：windows下多个python版本共存，如何在Windows7系统上安装最新的64位Python3.6.2
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摘要：机器学习就业学习计划，从零开始，全面涵盖机器学习重要知识点学习计划
自从去年的AlphaGo到今年无人驾驶大行其道，人工智能正在席卷全球，引发第4次工业革命，而AI的核心技术是机器学习和深度学习。无论是从事机器学习还是AI，都一定要多动手，否则 一切都是纸上谈兵。
内容分为八大部分，涵盖教你零基础快速上手编程、数据爬取、数据分析、数据可视化、玩转大数据、机器学习从原理到实战、深度学习从原理到实战、BAT工业级大项目实战。提供完善的实验平台自己动手、真枪实战，拒绝纸上谈兵。
通过GPU + jupyter notebook + GitHub，涵盖：GPU、原理、案例、数据、代码。
根据实战项目，将涉及到的关键知识点和项目经历优化到您的简历中。
机器学习工程师面试时常见考点/模型/算法，模拟真实面试，从技术、表达等方面全方位提升您的面试能力。3个月挑战年薪30~50万。
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摘要：PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE。PyCharm具备用于一般IDE的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，更酷的是，PyCharm支持IronPython！
PyCharm 2017.2.3 版本在2017年9月7日发布，该版本包含以下改进：
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摘要：你有没有靠谱的基因？一个人靠不靠谱，其实就看这三点：“凡事有交代，件件有着落，事事有回音。”
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摘要：python之禅 The Zen of Python
在python中import this就会展示出The Zen of Python如下：
The Zen of Python, by Tim Peters
优美胜于丑陋（Python 以编写优美的代码为目标）
明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似）
简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现）
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摘要：Python这么热，要不要追赶Python学习热潮？
Python 可以用来做什么？
在我看来，基本上可以不负责任地认为，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理，Python都可以胜任。
或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习Python。
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摘要：张春晖让视频的每词每句都可搜索：Autotiming 可以自动配字幕，还将改变哪些领域？
对于一些电视观众来说，寻找电视节目字幕中“有趣”的Bug，拍照发到网上与其他人共同嘲笑一下，是一种观看节目之外的乐趣。从另外一个角度来说，匹配字幕很可能是电视台里最枯燥和耗时的工作：一个小时的对话节目通常需要付出双倍的时间。
创业公司AutoTiming相信它的产品可以改变这个精度高、耗时长的工作。这款同名工具采用了一种音文匹配技术，可以自动将视频或者音频节目和字幕文件同步起来。AutoTiming的CEO张春晖表示，与传统人工多采用句对句的匹配方式不同，这种技术能落实到词对词。它不仅可以将配一个小时节目的时间减少到5至10分钟，而且避免了以前一旦一个地方出了差错就要全部重新调试的问题。
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摘要：普通程序员转型AI免费教程整合，零基础也可自学
本文告诉通过什么样的顺序进行学习以及在哪儿可以找到他们。
可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。
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摘要：深度学习之循环神经网络RNN概述，双向LSTM实现字符识别。LSTM(Long Short Memory)是RNN最著名的一次改进，它借鉴了人类神经记忆的长短时特性，通过门电路(遗忘门，更新门)的方式，保留了长时依赖中较为重要的信息，从而使得RNN的性能大幅度的提高。Tensorflow提供了对LSTM Cell的封装。
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摘要：想学习深度学习需要什么样的基础？
关于编程基础
只会 Java 语言，不会 C/C++/Python 能学习吗？或者学过 C/C++/Python，但是没有实际应用过，或者基础不好，是否可以学？是否有 Python 学习教程推荐？如果 C++/Python 基础比较薄弱，是否可以学？
【回答】可以。
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