百度开源了其深度学习平台Paddle，引发了挺多人工智能领域开发者的兴趣，包括一些之前一直在Tensorflow和Caffe上练手的开发者。不过鉴于深度学习的开源平台目前并不多，作为开发者也作为热心吃瓜群众的头等大事，就是想知道——这个平台怎么样？别人怎么看这个平台？以及这个平台跟Tensorflow以及Caffe有何区别？
Paddle本身在开源前就一直存在，始于2013年的时候，因为百度深度实验室察觉到自己在深度神经网络训练方面，伴随着计算广告、文本、图像、语音等训练数据的快速增长，传统的基于单GPU的训练平台已经无法满足需求，为此在徐伟的带领下，实验室搭建了Paddle(Parallel Asynchronous Distributed Deep Learning)多机并行GPU这个训练平台。 但今天开源的Paddle当然不是3年前的简单模型，3年前Paddle可能还是一个独立的深度学习平台，不能很好地支持把数据从其他平台接入的需求。但今天的Paddle已经在处处强调，它的特色是让Spark与PADDLE耦合起来，是一个基于Spark的异构分布式深度学习系统。并且经过和百度相关业务的“紧密摩擦”后，它已经迭代了两个版本：从Spark on Paddle架构1.0版，到Spark on PADDLE 架构2.0版。根据平台开源的规则，大概是在百度内部用的非常得心应手，修复了一系列bug后，实验室才终于打算把Spark on PADDLE以及异构计算平台开源。至于百度为什么要开源，这个理由大家都懂的 深度学习平台目前还有很多bug——吸引更多的开发者来尝试和使用深度学习技术，对提高Paddle的档次是绝对有帮助的。更多的，大家可以关注本次专辑…… 当我刚刚开始用 vi 文本编辑器的时候，我憎恨它！我认为这是有史以来设计上最痛苦和反人类的编辑器。但我还是决定我必须学会它，因为如果你使用的是 Unix，vi 无处不在并且是唯一一个保证你可以使用的编辑器。在 1998 年是如此，但是直到今天 vi 也仍然是可用的，现有的几乎每个发行版中，vi 基本上都是基础安装的一部分。
在我学会能使用任何功能前，我已经在 vi 上花费差不多 1 个月的时间，但是我仍然不喜欢它。不过那时我已经意识到有个强大的编辑器隐藏在这个古怪的外表后面。所以我坚持使用它，并且最终发现一旦你知道你在干什么，它就是一个快的令人难以置信的编辑器。 "vi" 这个名称是 “可视” 的缩写。在 vi 出现的时候，行编辑器是很普遍的，能一次性显示并编辑多个行是非同寻常的。Vim，来自“Vi IMproved”的缩写，最初由 Bram Moolenaar 发布于 1991 年，它成为了主要的仿 vi 软件，并且扩展了这个强大的编辑器已有的功能。Vim 强大的正则表达式和“:”命令行语法开始于行编辑和电传打字机时代。 Vim，有 40 年的历史了，有足够的时间发展出海量而复杂的技巧，即使是懂得最多的用户都不能完全掌握它。这里列出了一些爱 Vim 的理由：更多特性，大家可以关注本次专辑…… 坦率地说，我对Linux桌面的关注程度多于对Linux发行版的关注。在我看来，桌面环境是创新不断的领域。我认为，如果某个发行版呼吁关注自己，可能哪里出了岔子。不过，有一些Linux发行版还是我青睐的。它们未必是最流行的，但它们是颇有影响力，或者极其适合某个小众领域的发行版。
Linux专家心目中的最佳Linux发行版有哪些?Linux专家心目中的最佳Linux发行版有哪些? 10.KDE Neon：KDE Neon是我最近发现的一款发行版。它很有用，因为在过去几年，KDE Software Compilations和Plasma Desktop推出了独立的版本，这对开发人员来说很有用，可是让用户觉得很困惑。 在这种情况下，KDE Neon承诺通过其Live CD，帮助我跟踪了解KDE的发展动向。我说“承诺”，是因为KDE Neon问世才短短几周的时间。然而，首次下载足以让我知道我会经常回过头去用它。虽然我可能从不将它安装在主机器上DD这种可能性很大，Live CD似乎肯定会成为我的基本工具之一。这点几乎肯定，并非只有我一个人。 9.Trisquel GNU/Linux：自由软件基金会的免费发行版列表只有八个项目。所有那些在内核之上的部分都是免费的，但大多数很小，版本发布迟缓。 其中比较活跃的发行版之一是Trisquel。Trisquel基于Ubuntu，至少在我看来其特点在于它没有特殊点。总的来说，普通用户根本不会注意到Trisquel是完全免费。等他们了解Trisquel的性质后，不得不承认，免费发行版很实用，并非像许多用户想的那样高不可攀。详细内容请关注本次专辑…… |
