about云2018年04月08日每日一读

关于深度学习的8大实践技巧总结
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1. 如何完成迁移学习呢？

2. 周期性学习率有什么用？

3. 带重启的随机梯度下降可以做什么？

4. 为什么要进行数据增强？

5. 为什么要增加测试时间？

6. 用预训练的循环神经网络替换词向量有什么用？

7. 时间反向传播(BPTT)有什么用？

8. 分类变量的实体嵌入有什么用呢？

基于CUDA编程入门--利用GPUs的并行计算引擎来计算难题
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1.什么是CUDA编程模型?

2.怎样利用CUDA编程实现两个向量的加法？

3.怎样利用CUDA编程实现两个矩阵的乘法？

Spark 高级分析:第五章第7节 使用R语言可视化聚类结果
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1.Spark本身有可视化工具吗？
2.如何用R将聚类结果可视化？
3.如何查看分析可视化结果？


TensorFlow ML cookbook 第二章8节 评估模型
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1、什么是评估模型？
2、如何评估模型效果？
3、如何评估简单回归模型？
4、TensorFlow如何声明损失函数和优化算法？








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机器学习算法全栈工程师
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大数据kafka技术分析【kafka经典文章系列】
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问答：
Spark job 的执行流程简介
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hadoop3.0下载地址镜像（官网英文版）
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K-means 聚类算法原理
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HDFS概述及常用命令
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scala学习总结二
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CM升级spark2的时候，激活失败
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hadoop3.0新特性介绍
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