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TensorFlow 学前班

tensorflow 深度学习 github https 神经网络

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。

2018-08-23

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seq2seq模型之raw_rnn

github https tensorflow numpy

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

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

神经网络深度学习线性回归 https github

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

2018-08-23

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raft 系列解读(4) 之 etcd-raft学习

github 存储编程算法

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}。

2018-08-23

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