深度学习必备手册（上）
深度学习作为人工智能的前沿技术，虽然一方面推动者人工智能的发展；但是人类的终极目标是强人工智能，最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现，但是宗其所属，还是应该在深度学习发展的历史上前进。
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。
Kubeflow实战系列：阿里云上使用JupyterHub
介绍
本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用Jupyter Hub。
背景介绍
时间过得真快，李世乭和AlphaGo的人机对弈已经是两年前的事情。在过去的两年中，人工智能开始从学术界向工业界转型，基于人工智能技术的产品化落地和工业界方案的探索正如火如荼的进行。
GPU加速深度学习
本文介绍了GPU用于深度学习（尤其是深度学习训练）加速的背景，使用了主流的开源深度学习框架在NVIDIA GPU上实测加速性能，并给出了一些使用建议。