吴恩达《深度学习》第二门课（3）超参数调试、Batch正则化和程序框架
3.1调试处理
（1）不同超参数调试的优先级是不一样的，如下图中的一些超参数，首先最重要的应该是学习率α（红色圈出），然后是Momentum算法的β、隐藏层单元数、mini-batch size（黄色圈出）、再之后是Layer、learning rate decay（紫色圈出）、最后是Adam算法中的β1、β2、ε。
Flink 的经典场景和业务故事有哪些？看看他们就知道了
在大数据的日常场景中，从数据生产者，到数据收集、数据处理、数据应用（BI+AI），整个大数据 + AI 全栈的每个环节，Flink 均可应用于其中。作为新一代开源大数据计算引擎，Flink 不仅满足了工业界对实时性的需求，还能够打通端到端的数据价值挖掘全链路。
基于tensorflow的一元一次方程回归预测
2018年9月12日笔记
0.检测tensorflow环境
安装tensorflow命令：pip install tensorflow
下面一段代码能够成功运行，则说明安装tensorflow环境成功。