卷积神经网络应用：基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术
本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。根据像素间交叉熵损失的定义，我们在简化的场景下进行了模型的训练，并使用后向传播来更新权重。我们使用条件随机场（CRFs）来解决分割结果粗糙的问题，并取得了很好的效果。本文中的代码注释详细、功能完善，也便于读者阅读。
深度学习训练，选择P100就对了
本文使用NVCaffe、MXNet、TensorFlow三个主流开源深度学习框架对P100和P40做了图像分类场景的卷积神经网络模型训练的性能对比，并给出了详细分析，结论是P100比P40更适合深度学习训练场景。
阿里云人脸识别公测使用说明
之前阿里云人脸识别只提供人脸检测，人脸属性及人脸对比三个API接口，关于这方面的介绍及使用细节，可以参考阿里云人脸识别使用流程简介，之前使用的服务地址为：dtplus-cn-shanghai.data.aliyuncs.com。
