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研二在读，关注计算机视觉、深度学习相关工程化。
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一年前，我和几个小伙伴一起开始在构建机器学习API的开源平台Cortex上工作。起初，我们假设所有用户，包括所有把机器学习运用于生产的公司，都是拥有成熟数据科学团队的大公司。一个两人组成的团队最近建立了一个500个GPU推理集群，以支持其应用程序的1万个并
微软、谷歌、Facebook、亚马逊、Uber等科技巨头的研究部门已经成为人工智能领域开源框架最活跃的贡献者之一。他们的贡献结合了已在内部解决方案中进行了大规模测试的堆栈，以及来自他们的研究实验室的一些非常先进的思想。虽然世界上最大的技术公司能积极为开源深
我演示了如何将深度学习用于古代DNA，单细胞生物学，OMICs数据集成，临床诊断和显微镜成像。在之前的文章《尼安德特人基因的深度学习》中，我强调了深度学习和自然语言处理对于古代基因组学的巨大潜力， 并演示了如何实际开始使用它来推断现代人类基因组中尼安德特人
还记得李沐老师的《动手学深度学习》吗？近日，该书的 TF2.0 代码复现项目来了。UC 伯克利李沐的《动手学深度学习》开源书一经推出便广受好评。很多开发者使用了书的内容，并采用各种各样的深度学习框架将其复现。据机器之心所知，现在已有 MXnet（原版）和
AlphaGo 大战李世h之后，深度学习技术便在国内变得异常火。吸引了大批的技术人员争相学习，那么到底如何才能更快速的入门深度学习呢？下面给大家介绍的 18 个挑战项目，通过实践动手带你快速入门深度学习！本挑战运用线性回归的相关知识，来预测北京市的住房价格
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