揭秘GPU
GPU在机器学习中至关重要，但很少有人能解释清楚，本文对此进行了一番研究。
玩转TensorFlow Lite：有道云笔记实操案例分享
这一两年来，在移动端实现实时的人工智能已经形成了一波潮流。去年，谷歌推出面向移动端和嵌入式的神经网络计算框架TensorFlow Lite，将这股潮流继续往前推。TensorFlow Lite如何进行操作？本文将介绍TFLite在有道云笔记中用于文档识别的实践过程，以及 TFLite 都有些哪些特性，供大家参考。
手把手教你学会深度学习框架 — PyTorch
PyTorch是一个基于Python语言的深度学习框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）的程序开发。基本上，它所有的程序都是用python写的，这就使得它的源码看上去比较简洁，在机器学习领域中有广泛的应用。
弹性计算双周刊 第23期
3月20日阿里云在2019 NVIDIA GPU技术大会上发布了国内首个公共云上的轻量级GPU异构计算产品VGN5i实例
使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法
使用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型的几种方法写在前面最近在一个自然语言处理方面的项目，选用的深度学习模型有两个，一个是CNN+LSTM模型，一个是GRU模型，这两个模型在GPU服务器上训练好了，然后需要使用Java调用这两个模型，CNN+LSTM使用TensorFlow写的，GRU是用Keras写的，所以需要用Java部署TensorFlow和Keras训练好的深度学习模型。