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进击的程序猿

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TensorFlow 学前班
本文我参加Udacity的深度学习基石课程的学习的第3周总结,主题是在学习 TensorFlow 之前,先自己做一个miniflow,通过本周的学习,对于TensorFlow有了个简单的认识,github上的项目是:https://github.com/zhuanxuhit/nd101 ,欢迎关注的。
zhuanxu
2018-08-23
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seq2seq模型之raw_rnn
本文是seq2seq模型的第二篇,主要是通过raw_rnn来实现seq2seq模型。 github地址是:https://github.com/zhuanxuhit/nd101 原文地址:https://github.com/ematvey/tensorflow-seq2seq-tutorials/blob/master/2-seq2seq-advanced.ipynb
zhuanxu
2018-08-23
1.1K0
如何构建一个简单的神经网络如何构建一个简单的神经网络
最近报名了Udacity的深度学习基石,这是介绍了第二部分神经网络入门,第一篇是线性回归背后的数学. 本文notebook的地址是:https://github.com/zhuanxuhit/nd101/blob/master/1.Intro_to_Deep_Learning/2.How_to_Make_a_Neural_Network/python-network.ipynb
zhuanxu
2018-08-23
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raft 系列解读(4) 之 etcd-raft学习
大多数Raft的实现都是整体设计,包括存储处理,消息序列化和网络传输,但是本raft库在实现的时候只实现了最核心的算法,换来了灵活性和性能,网络和disk IO部分都由使用者实现,使用者需要实现自己的消息传送层,同时,需要自己实现持久化部分来存储Raft log和state。 为了实现Raft库的可测性,库在实现的时候将Raft建模为一个状态机,输入是消息,可能是本地时间的更新或者网络消息,状态机的输出是一个3元组:{[]Messages, []LogEntries, NextState}。
zhuanxu
2018-08-23
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