一个人，一个旅行箱，到美国呆了两个月，创建五个人的办公室，并成功推动一款产品众筹。昨夜，广州无人机公司亿航的联合创始人熊逸放坐在我的对面，向我阐述他的美国拓荒经历。

深度学习是近年机器学习领域的重大突破，有着广泛的应用前景。随着Google公开Google Brain计划，业界对深度学习的热情高涨。腾讯在深度学习领域持续投入，获得了实际落地的产出。我们准备了四篇文章，阐述深度学习的原理和在腾讯的实

他目前的兴趣在于通过机器学习寻求人工智能，包括深度学习和表征学习的基础问题，高维空间的几何泛化、流形学习、受生物启发的学习算法，以及统计机器学习的挑战性应用。作为我们持续跟进的深度学习Q&A系列报道的一部分，在他在

2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。的确，过去一年的时间里，深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。Google

前言： 主要总结一下自己最近看文章和代码的心得。 1. CNN用于分类：具体的过程大家都知道，无非是卷积，下采样，激活函数，全连接等。CNN用于分类要求它的输入图片的大小是固定的（其实不单单是CNN，很多其它的方法也是这样的），这是它的一个不足之处之一。目前的大部分CNN都是用来做分类比较多。

正则化（regularization）。神经网络中常用的泛化技术有权重衰减等。 三 多层神经网络（深度学习） 1.结构 我们延续两层神经网络的方式来设计一个多层神经网络。 在两层神经网络的输出

与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。

计算3000次，可以发现准确率一开始提高得很快，后面提高速度变缓，最终测试准确率提高到88.8% 深度神经网络实践 代码见 nn_overfit.py 优化 Regularization 在前面实现的

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内存管理优化 Redis Hash是value内部为一个HashMap，如果该Map的成员数比较少，则会采用类似一维线性的紧凑格式来存储该Map, 即省去了大量指针的内存开销，这个参数控制对应在redis

redis作为强大的Key-Value服务，如何和R进行结合，这里做一些简单的记录 redis安装 redis安装非常简单，几乎不用管什么依赖关系： wget http://down load .redis

net/detail/53029-redis Redis由于支持非常丰富的内存数据结构类型，如何把这些复杂的内存组织方式持久化到磁盘上是一个难题，所以Redis的持久化方式与传统数据库的方式有比

饭 --- 还剩 4 饭没卖完 Redis 队列 Python内置了一个好用的队列结构。我们也可以是用redis实现类似的操作。并做一个简单的异步任务。 Redis提供了两种方式来作消息队列。一个是使用

Java 连接redis 的使用示例 Redis 是开源的 key-value 存储工具， redis 通常用来存储结构化的数据，因为 redis 的 key 可以包含 String 、 hash

Redis::__construct Description Creates a Redis client Example $redis = new Redis(); connect, open Description

试用Redis安装、php环境连接、测试 Redis介绍 Redis本质上一个Key/Value数据库，与Memcached类似的NoSQL型数据库，但是他的数据可以持久化的保存在磁盘上，解决了服务

取最新N个数据的操作 比如典型的取你网站的最新文章，通过下面方式，我们可以将最新的5000条评论的ID放在Redis的List集合中，并将超出集合部分从数据库获取 (1)使用LPUSH latest.comments

调研项目主要有Redis、 MemCached、 MongoDB，以及Amazon的DynamoDB Redis 是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、

OBJECT subcommand [arguments [arguments ...]] : 侦测REDIS对象的内部 PSUBSCRIBE pattern [pattern ...] : 监听发布到

这里首先需要说明的是，在Redis中配置Master-Slave模式真是太简单了。相信在阅读完这篇Blog之后你也可以轻松做到。这里我们还是先列出一些理论性的知识，后面给出实际操作的案例。 下面的列表清楚的解释了Redis