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这篇文章介绍了如何通过 TensorFlow 利用 GPU 或 / 和分布式计算进行模型训练。

来自斯坦福大学计算机学院的博士毕业生、OpenAI 的高级科学家 Andrej Karpathy 基于一份 arXiv 机器学习论文大数据，从论文数量、开源框架、数学模型和优化算法等多个方面对过去五年中的机器学习变化趋势进行了详细分析。

Elasticsearch 学习排序插件发布后我们应该怎么样更好地利用它？用学习排序方法，一个团队就可以训练机器学习模型来判断用户行为的相关性。

这篇文章细说 CNN 在 NLP 中的一大应用————句子分类。 并且通过 Yoon Kim 的论文介绍一个应用，分析代码，并重构代码。

机器学习之正则化项的解释。

MIT 场景 (图像) 语义分割 / 解析 Benchmark.

这篇文章对三维形状数据所面临的挑战进行了分析，并对现有算法进行了简要综述。

做一个 TensorFlow 支持 Python 和 Go 的笔记本。