蚂蚁金服核心技术：百亿特征实时推荐算法揭秘
文章提出一整套创新算法与架构，通过对TensorFlow底层的弹性改造，解决了在线学习的弹性特征伸缩和稳定性问题，并以GroupLasso和特征在线频次过滤等自研算法优化了模型稀疏性。在支付宝核心推荐业务获得了uvctr的显著提升，并较大地提升了链路效率。
云栖科技评论第69期：“未来思维”是企业持续发展的基本条件
就中国千万家身处传统产业的企业来说，企业业务的未来、产业形态的终局尚待摸索，但“数字化增长的未来终局已定”：企业应当以云计算为基础、大数据为介质、人工智能为手段、物联网为连接方式，成为“数字化企业”——这是数字化时代企业发展的未来和终局。
keras实现简单性别识别（二分类问题）
keras实现简单性别识别（二分类问题）
第一步：准备好需要的库
tensorflow 1.4.0
h5py 2.7.0
hdf5 1.8.15.1
Keras 2.0.8
opencv-python 3.3.0
numpy 1.13.3+mkl
所需要的人脸检测模块
mtcnn和opencv
https://pan.baidu.com/s/1rhP7mcnAtiojhk8eiLroEw
第二步：准备数据集：
将性别不同的图片按照不同的分类放到不同的文件夹内。
第17章 Keras学习速度设计
第17章 Keras学习速度设计
神经网络的训练是很困难的优化问题。传统的随机梯度下降算法配合设计好的学习速度有时效果更好。本章包括：
调整学习速度的的原因
如何使用按时间变化的学习速度
如何使用按训练次数变化的学习速度
我们开始吧。
