【深度学习框架实战】借助阿里云打造一键构建高性能Tensorflow服务
作为目前最为流行的机器学习和深度学习框架，TensorFlow因为支持跨平台计算、架构灵活、可扩展性高等特点而广受机器学习开发者的欢迎；然而Tensorflow在具体应用过程中也存在诸多挑战，如分布式性能差，分布式部署困难，需要很多配置和控制启动顺序等， 为了解决该问题，阿里云推出了高性能Tensorflow服务，针对云计算虚拟化环境对分布式Tensorflow做了深度性能优化，支持基于GPU云服务器和Docker容器服务，一键部署高性能Tensorflow分布式训练。
一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇）
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反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。
深度学习技巧与窍门
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来，适合有一定深度学习基础的读者阅读。
助力产教融合 阿里云教育一体机发布
为响应国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见，促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接要求，填补人才培养供给侧和产业需求侧在结构、质量、水平的差异，阿里云结合行业流行技术，并配套理论教材，动手实践，认证考试以及必要的实验环境，推出面向全国高校的教育一体机产品。
手把手丨用TensorFlow开发问答系统
一个问答系统是被设计用来回答用自然语言提出的问题的系统。一些问答系统从诸如文本和图片这样的“源”里获得信息来回答特定的问题。这些依赖“源”的系统可以基本被分为两类：开放话题的，它需要回答的可能是任何问题，不限于特定的领域；特定话题的，它回答的问题是有特定限制的，因为它们是与一些预先定义的“源”相关，比如有给定上下文或是特定领域（如医学等）。
