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LUPA开源周刊:深度Linux推新版本 微软技术透明中心源码公开

2017-3-5 22:50| 发布者: joejoe0332| 查看: 3825| 评论: 0|原作者: LUPA开源社区|来自: LUPA开源社区

摘要: 深度操作系统是一个致力于为全球用户提供美观易用、安全可靠的Linux发行版。深度操作系统15.4 Beta全新设计了控制中心,并默认预置了深度家族的一系列应用,不仅做到好用还要好看,大大提升了用户体验。同时也是在本 ...


  印度喀拉拉邦官员称,该邦的教育部门切换到自由开源软件之后节省了 30 亿卢比(约合 4500 万美元)。但这一说法受到了质疑,被认为是吹牛。

  喀拉拉邦教育部门是从 2005 年起开始逐步用开源自由软件替换私有软件。 IT@School 的执行董事 K. Anwar Sadath 称不只是节省费用,自由软件的许可证允许教师和学生以及公众自由的拷贝、分发和分享内容。


  喀拉拉邦是根据每台电脑需要 15 万卢比(约 2200 美元)的私有软件授权费来计算替换开源软件后节省的费用,批评者称,印度没有一个政府部门会花如此多的钱在软件授权上。更多详细内容,请关注本次专辑……

  事实证明,无需掌握艰深的数据科学,我们同样能够在机器学习的世界中徜徉。当然,这段旅程不可避免地需要借助各类大数据、人工智能、深度学习与规模化统计与分析工具的帮助。在今天的文章中,我们将共同了解三款最具人气的Python机器学习库,相信能够帮助大家带来更为顺利的数据科学探索体验。


  1、Theano:约十年前诞生的机器学习方案Theano,是目前机器学习领域使用范围最广的CPU与GPU数学编译器之一。在《Theano:用于快速实现数学表达计算的Python框架》这篇论文当中,作者对这套库进行了全面的概述。“Theano包含多款软件包,用以强化自身功能。能提供高水平用户界面,足以处理多种特定目标,”论文解释称:“其中的Lasagne与Keras能够有效简化深度学习模型以及作为数学表达式的训练算法的架构表达。事实上,概率编程框架PyMC3就在利用Theano以自动生成表达式并快速执行所生成的C代码。(Keras与Lasagne同时运行在TensorFLow与Theano之上。)。”Theano目前在GitHub上拥有超过2万5千项提交成果以及近300名贡献者,fork次数将接近2千次。

  2、TensorFlow:TensorFlow是一套利用数据流图形进行数值计算的开源库。尽管只是开源领域的一名新兵,但这一由谷歌公司牵头的项目已经拥有近1万5千条提交成果以及超过600名GitHub贡献者,模型库的星评更是逼近1万2千颗。

  Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等,深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。不过你知道用户实际用起来的感觉怎么样吗?近日,Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖,想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。

  帖子一楼写道:我还没有从 Torch7 迁移到 TensorFlow。我玩过 TensorFlow,但我发现 Torch7 更加直观(也许是我玩得不够?)。我也尝试了一点 PyTorch,所以我决定先看看效果。


    使用了几周 PyTorch 之后,我认为我现在还不必迁移到 TensorFlow,至少在我感兴趣的项目上还不需要。用 PyTorch 写自定义模块真是简单至极。而且其动态图构建(dynamic graph construction)给我之前需要熬夜实现(或等待列表上)的东西带来了很多新想法。我认为对机器学习开发者来说,PyTorch 是一个了不起的工具集。我也知道 TensorFlow 的社区资源要强大得多,但如果要开发全新的项目(而不是为已有的架构重新写代码或阅读教程),社区也不一定能有很大的帮助。

  这个 Reddit 帖子发出后得到了很多机器学习研究者和开发者的关注,他们纷纷跟贴谈论自己的想法和经验(不只是关于 PyTorch 和 TensorFlow,讨论中还涉及到更多工具)。我今天早上和我的猫讨论开源技术,他让我想到了一个好点子:“为什么不为动物写一篇关于开源技术的文章呢?”


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  • 快毕业了,没工作经验,
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