框架学习

Theano 系的几个框架用下来感觉还挺顺手的，是配合 Keras，用来快速搭模型、做实验效率蛮高。Theano是底层计算库，性能不错，适合做数学表达推导，Keras就是外层的糖衣，用 Python 写，接口友好，一两行代码就能堆出个神经网络。另外像Lasagne和Blocks也都是基于 Theano 的深度学习库。Lasagne偏轻量，适合自定义网络结构；Blocks设计更模块化，抽象层次比较高，适合做研究类项目。你要是想跑些经典模型，可以看看这个模型库：https://github.com/fchollet/deep-learning-models，多现成的网络结构都封装好了，拿来即用，省

深度学习框架，该如何学习？ 官方教程是你的入门宝典。 熟能生巧，持续练习才是王道。 善用搜索引擎，答案就在网络海洋中。 stackoverflow、quora，高手云集，为你答疑解惑。 GitHub，开源宝库，等你探索。

在线学习的那点事儿，应该多少听过吧？最近我看了一个带遗忘机制的算法框架，挺有意思的。它不是那种一股脑吃完数据的批量算法，而是边学边忘，专治数据漂移那一类问题，适合实时场景，比如金融风控或者日志这种。

内存占用的对比，还是得说说训练深度学习模型这事儿。Caffe的显存吃得最多，是TensorFlow，MXNet相对省一些。你要是机器配置一般，选 MXNet 挺合适的，资源占用少，跑起来还挺稳。

TensorFlow是由Google开发和维护的开源机器学习框架。它基于数据流编程的符号数学系统，广泛应用于机器学习算法的编程实现。TensorFlow拥有多层级结构，支持部署于服务器、PC和网页，并支持GPU和TPU高性能数值计算。它被广泛应用于Google内部产品开发和科学研究。

Keras 中文手册是一个挺实用的资源，适合深度学习入门或者想快速上手的人。它的设计比较简洁，操作也直观，适合快速原型设计。无论是卷积神经网络（CNN）还是循环神经网络（RNN），都可以轻松搞定。而且，Keras 是开源的，支持多平台，Python 集成也让操作更灵活。手册里包含了从基础到进阶的内容，甚至有中文文档项目“Keras-cn”进行本地化翻译和更新，你可以随时获得最新的技术支持。最棒的是，它还鼓励社区贡献，参与感挺强的。如果你想用 Keras 快速搭建深度学习模型，肯定不会错过这个手册。

校园网信息处提供的数据库实体框架学习资料。

NDArray的属性包括：数组的维度ndarray.shape，例如一个n行m列的矩阵的shape是(n,m)；数组元素的数据类型ndarray.dtype；数组中所有元素的个数ndarray.size；数组所处的环境，例如cpu()或者gpu(1)ndarray.context。

Guns 框架基于SpringBoot，打造简洁高效的后台管理系统。它整合了SpringMVC、Shiro、MyBatis-Plus等多个技术，使用起来顺手。代码简洁、注释清晰，完全适合快速上手。Guns 项目已经包含了常见的后台管理模块，比如用户管理、角色管理等，可以直接作为后台管理系统的脚手架使用。Guns v3.0新增了rest api服务，支持客户端和服务端的无缝对接，还采用了jwt鉴权机制，保障数据传输的安全性。Guns v3.1则进一步集成了Flowable工作流引擎，简化了流程管理的操作。想学后台管理系统开发的，可以直接拿来当做模板，省心又高效。如果你对框架整合有兴趣，可以参考以

MXNET的应用分为几个关键步骤：1. 数据准备阶段，确保数据质量；2. 计算图的定义，使用NDArray或Symbol进行计算图的构建；3. 模型训练阶段，利用Module进行模型的训练优化；4. 模型应用阶段，通过module.predict()或sym.forward()等方法实现模型的预测和应用。