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  • BRAFT 开发手册

    BRAFT 是百度开源的基于 BRPC 的 Raft 一致性算法和可复制状态机的工业级 C++ 实现。最初是为了解决百度各业务线上的状态服务单点隐患,后来则帮助百度工程师独立实现支持高负载和低延迟的分布式系统。
  • MPX 2.0 微信小程序框架开发手册

    Mpx是一款致力于提高小程序开发体验的增强型小程序框架,通过Mpx,我们能够最先进的web开发体验(Vue + Webpack)来开发生产性能深度优化的小程序,Mpx具有以下一些优秀特性:数据响应特性(watch / computed);增强的模板语法(动态组件 / 样式绑定 / 类名绑定 / 内联事件函数 / 双向绑定 等);深度性能优化(原生自定义组件/...
  • 神经网络与深度学习(完整版)

    《神经网络与深度学习》是《Neural Networks and Deep Learning》的中文翻译,一本免费的在线电子书。本书主要介绍以下内容:神经网络,一种启发自生物学的优美的编程范式,能够从观测到的数据中进行学习。深度学习,一系列神经网络中强大的学习技巧。神经网络和深度学习为图像识别、语音识别、自然语言处理等问题提供了目前最好的解决方案。
  • ElasticJob v3.0 教程

    ElasticJob 是面向互联网生态和海量任务的分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目 ElasticJob-Lite 和 ElasticJob-Cloud 组成。 它通过弹性调度、资源管控、以及作业治理的功能,打造一个适用于互联网场景的分布式调度解决方案,并通过开放的架构设计,提供多元化的作业生态。 它的各个产品使用统一的作业 API,开发者仅需一次...
  • 《动手学深度学习》(PyTorch版)

    本项目面向对深度学习感兴趣,尤其是想使用PyTorch进行深度学习的童鞋。本项目并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,你只需了解基础的数学和编程,如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的Python编程。
  • 百度飞桨 PaddlePaddle 1.8 深度学习平台教程

    飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台.
  • Theano 0.9.x Document

    Theano 基于 Python,是最早的深度学习开源框架。Theano 严格来说是一个擅长处理多维数组的 Python 库,十分适合与其它深度学习库结合起来进行数据探索,高效地解决多维数组的计算问题。它设计的初衷是为了执行深度学习中大规模神经网络算法的运算。其实,Theano 可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会...
  • ElasticJob v3.0 Documentation

    ElasticJob 是面向互联网生态和海量任务的分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目 ElasticJob-Lite 和 ElasticJob-Cloud 组成。 它通过弹性调度、资源管控、以及作业治理的功能,打造一个适用于互联网场景的分布式调度解决方案,并通过开放的架构设计,提供多元化的作业生态。 它的各个产品使用统一的作业 API,开发者仅需一次...
  • 百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程

    飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台.
  • 百度飞桨 PaddlePaddle 1.7 深度学习平台教程

    飞桨(PaddlePaddle)致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化技术服务与支持的深度学习平台